水果和蔬菜保质期数据集，它包括苹果、香蕉、西红柿、胡萝卜的图片。它可用于根据水果或蔬菜的保质期进行分类（每类水果分为了不同时长的保质期阶段，每个阶段有100张图片左右。例如1-5天的苹果、5-10天的苹果、10-15天的苹果图像

西红柿种子数据集，共三类，每类50张图片 西红柿种子数据集，共三类，每类50张图片 西红柿种子数据集，共三类，每类50张图片

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蔬菜分类图像数据集，该数据集包含三个文件夹train(15000张图片)test(3000张图片)validation(3000张图片)以上每个文件夹都包含不同蔬菜的子文件夹，其中分别显示了不同蔬菜的图片，常见的15种蔬菜。有豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。15个类的21000张图片，其中每个类包含1400张图片，大小为224×224

智慧农业yolov5和PyQt5实现西红柿番茄识别检测源码(带GUI界面)+模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 西红柿识别检测、番茄识别检测、带模型(6000多个目标训练)+评估指标曲线 +项目说明+数据集（标注好） 代码可以训练自己模型、也可以测试验证 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

支持VS 2022 支持UE5 Visual Studio插件 VA 2451 最新版 将补丁覆盖到对应安装目录

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1、yolov5西红柿检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的西红柿检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张西红柿检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为toamto共1个类别，并附1000多张西红柿检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

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1、西红柿检测数据集，每张图片有多个西红柿目标，近1000张使用lableimg软件标注软件标注好的数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的西红柿检测；目标类别名为tomato； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743