7843-yolo水果圖像識別目標檢測數(shù)據(jù)集python模型訓練標注機器深度學習

7843-yolo水果圖像識別目標檢測數(shù)據(jù)集python模型訓練標注機器深度學習

水果圖像數(shù)據(jù)集:對象檢測具有 Yolo 格式的圖片標記數(shù)據(jù)
我們總共有 800 個文件(400 張圖片 + 400 個 Yolo 格式的文本文件)我們將數(shù)據(jù)集分為 80%的訓練文件(320張圖像)和20%的測試文件(80張圖像)我們創(chuàng)建了此數(shù)據(jù)集用于對象檢測。
Train 文件夾:320 張圖片
測試文件夾:80 張圖片
總計:400 張圖片
內(nèi)容:
我們選擇了 10 種不同的水果，每個水果標有 40 張圖片:(10*40=400 張圖片)
香蕉
菠蘿蜜
芒果
荔枝
豬李
木瓜
葡萄
蘋果

橙

番石榴

項目截圖

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