用于水果识别的yolov数据集，可以用于做各种计算机视觉的项目

数据集中约包含2000+张水果图像，一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下，五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性，我们从多个来源收集了水果图像，并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中，我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡， 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外，为了验证模型的泛化能力，我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal，以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中，我们力求保证图像的质量和多样性，以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础，同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源

MATLAB水果识别（香蕉，橘子，苹果，多特征参数，GUI框架 ）

MATLAB水果分级系统（果径，色泽，缺陷，Bp神经网络算法）Matlab平台

基于Matlab平台的水果识别分类（分类器，Matlab平台版运行）

MATLAB平台：水果检测和识别（一个图片有多类水果，形状和颜色方法，结果显示到图片上，带界面GUI，详细注释）

两个guide 运行NEW Folder里的guide为 alexnet网络 学习迁移的结果 可以调的图片库是Training 只能识别单个物体 shu文件夹下的guide是以Alex net为网络做的Faster R-CNN的深度学习 调用Training里图片，图片越多 ，识别精度越不好. 2019b版可以运行，其他版本不好说 运行时，先载入模型

MATLAB平台：水果识别系统（深度学习，颜色，形状，图片多水果识别，水果分级，GUI界面，步骤详细）

（MATLAB）水果检测和识别（一个图片有多类水果，形状和颜色方法，结果显示到图片上，带界面GUI，详细注释）

MATLAB工程项目：水果识别系统（深度学习，颜色，形状，图片多水果识别，水果分级，GUI界面，步骤详细）