柑橘新鲜与腐烂图像缺陷Yolo数据集发布

资源摘要信息:"YOLO数据集：柑橘新鲜、腐烂图像缺陷检测数据集是一个面向目标检测任务的数据集合，专门设计用于训练和验证机器学习模型识别柑橘的新鲜状态和腐烂状态。该数据集具有训练集、验证集以及测试集，每一部分都包含了相应的图像样本和标注信息。该数据集采用YOLO格式，适合用于YOLO系列网络的训练，其中包括但不限于YOLOv5。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，以其速度和准确性在业界受到广泛的应用。YOLO的训练和检测过程依赖于标注信息，其中标注文件记录了目标的类别以及相对位置坐标，以YOLO的格式存储。在YOLO的数据集中，每个目标的边界框（bounding box）由中心点坐标（x_centre、y_centre）、宽度（w）和高度（h）表示，使用相对坐标而非绝对像素坐标，这些坐标相对于单元格的大小进行归一化。 数据集被划分为三个部分：训练集、验证集和测试集。训练集包含约7100张图像及其对应的标注文件，用于模型学习；验证集包含约1200张图像及其对应的标注文件，用于在训练过程中评估模型性能，调优超参数；测试集包含约600张图像及其对应的标注文件，用于最终评估模型在未见数据上的表现。 具体类别参考class类别文本文件，该文件指明了数据集中的类别数量和类别名称。在本例中，类别分为两个，即：'新鲜'和'腐烂'。在进行模型训练和评估时，这两个类别用于区分不同的目标状态。 为了便于数据集的使用，还提供了show脚本，该脚本能够将边界框可视化地绘制在图像上，从而使得研究人员能够直观地观察到检测的效果。 该数据集的存放格式遵循YOLOV5文件夹的保存结构，可以直接被YOLOV5框架使用进行目标检测任务。YOLOV5是YOLO系列中的一个版本，专门针对速度和准确性的优化进行了更新。它具有易于使用的API，能够快速地部署和训练新模型，非常适合需要快速实现目标检测的场景。 综上所述，该YOLO数据集针对的是柑橘新鲜与腐烂状态的视觉检测，涵盖了数据集的组织结构、标注格式、类别的划分以及对应的YOLO系列网络训练的适配性。这些特征使该数据集成为研究和开发面向农业和食品安全领域的计算机视觉应用的理想选择。"