基于YOLO26苹果水果缺陷检测系统1:苹果水果缺陷检测数据集说明(含下载链接)

一. 前言

本篇博客是《基于YOLO26苹果缺陷检测系统》系列文章之《苹果缺陷检测数据集说明(含下载链接)》,网上有很多苹果缺陷检测数据集的数据,百度一下,一搜一大堆,但质量参差不齐,很多不能用,即使一个一个的看也会浪费很多时间才有可能辨别出有用的数据集。为了方便你我他,本博客将分享一个由我自己整理的苹果缺陷检测数据,可直接应用到目标检测算法比如yolo系列中,当然也可以应用到分类模型中,数据集总共有8978张图片,并包含它的高质量标注文件。数据质量非常高,甚至可应用到工业落地的项目中。

二. 苹果缺陷检测类别说明

在苹果缺陷检测识别算法开发中,我们需要定义苹果缺陷的行为类别;项目将苹果缺陷状态分为2种,names: 'good_apple','bad_apple'

,为了便于大家理解,下面给出实际应用中的效果图:

三. 苹果缺陷检测数据集下载

数据包含内容:

苹果缺陷检测数据集,数据集总共有8978张图片,其中验证集896张,训练集7181张,测试集901张,都有相应的标注文件

四. 深度学习YOLO26神经网络实现苹果缺陷检测和识别

参考文章:苹果缺陷检和识别2:基于深度学习YOLO26神经网络实现苹果缺陷检测和识别(含训练代码和数据集):

https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/157401376

五. 基于GUI交互界面实现苹果缺陷检测和识别

参考文章:苹果缺陷检测和识别3:基于深度学习YOLO26神经网络实现苹果缺陷检测和识别(含训练代码、数据集和GUI交互界面):

https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/157401468

项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出:➷➷➷

https://www.bilibili.com/video/BV1e9zeBQEy8/

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