基于YOLO26算法的智慧农业橙子图像识别 橙子采摘识别 水果采摘识别 高清采摘过程图像识别 YOLO+voc格式数据集第10410期

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%