数据集介绍

当前农业行业在果实识别方面面临着自动化程度低、人工成本高等挑战。现有的解决方案往往依赖于传统的手工识别，效率和准确性均有限。本数据集旨在解决果实识别模型训练中数据量不足的问题，提供多样化的图像数据以满足深度学习模型的需求。数据集包含在不同角度和光照条件下拍摄的海棠果图像，便于模型学习到更丰富的特征。数据采集采用高分辨率相机在自然环境中进行，确保图像的真实场景表现。为保证数据质量，我们实施了多轮标注和一致性检查，确保每幅图像的标注准确无误，最终数据以JPG格式存储，便于后续的模型训练和应用。