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2026/1/18 12:42:56 网站建设 项目流程

智慧农业数据集README

数据集核心概况

类别说明

  1. 该数据集共包含 5 类目标,中文名称分别为:桶、橙子、人、剪刀、树

  2. 类别覆盖日常物品与自然元素,无冗余交叉分类,贴合多场景目标检测的标注与训练需求

数量说明

  1. 总计包含 1300 张高质量标注图片,覆盖不同拍摄角度、光照强度与环境背景

  2. 标注框总量根据样本分布合理设置,无明显类别失衡问题,满足深度学习模型训练的基础数据量要求

应用价值说明

  1. 可为多场景目标检测模型提供高质量训练数据支撑,助力模型学习不同类别目标的视觉特征

  2. 可用于验证目标检测算法在复杂环境下的精度与鲁棒性,为算法优化迭代提供数据依据

数据集关键信息汇总表

项目详情
类别数量及名称5 类;桶、橙子、人、剪刀、树
数据数量1300 张标注图片
数据集格式YOLO 格式
核心应用价值1. 支撑多场景目标检测深度学习模型的训练;2. 验证目标检测算法在复杂环境下的精度与鲁棒性

Precision 精确率

96.9%

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