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

其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)

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VOCdevkit： JPEGImages：飞鸟的图片； Annotations：.xml标签， txt：.txt标签，用于yolo目标检测

适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集

图像可用于进行检测，分割，等桥梁病害，该数据共有一包，包含500张真实桥梁裂缝图像，可与其他数据配合使用，主要运用与神经网络的训练和测试环节。

是一个从结肠镜检查视频中提取的帧数据库。该数据集包含几个息肉帧示例以及它们的相应地面事实。图像由一个掩码组成，该掩码对应于图像中息肉覆盖的区域。 数据库由两种不同类型的图像组成：原始图像：原始/frame_number.tiff；息肉掩模：地面实况/frame_number.tiff。

Gallery+RecyclerView+Picasso实现从相册选取多张图片并展示

数据集文件大，请私信我发送