数据集介绍

当前农业领域面临着辣椒等农产品外观质量检测的挑战，传统的人工检测方法效率低下且准确性不足，容易受到主观因素影响。现有的自动化检测技术多依赖于单一的图像处理算法，无法适应多变的环境和不同品质的检测需求。因此，该数据集的建设旨在提供一个丰富的样本库，以支持基于深度学习的目标检测模型的训练，提升检测的自动化水平和准确性。数据集包含5000张高质量的青辣椒图像，采集过程中使用了高分辨率相机在自然光照条件下拍摄，确保了图像的真实性和多样性。数据的质量控制包括多轮标注和一致性检查，所有标注均由经验丰富的专家审核。最终的数据以JPG格式存储，按类别和质量等级组织，便于后续的模型训练和验证。