GrapevineBunchConditionDetection_基于YOLO格式的葡萄串状态检测数据集

数据集概述

本数据集包含葡萄串图像及其YOLO格式标注，图像分辨率为720x540像素。标注信息包括葡萄串的边界框（面积、位置）及对应状态类别，通过label_map.pbtx文件定义类别ID与名称，用于葡萄串状态的检测与分析。

文件详解

• 主文件：GrapevineBunchConditionDetection.zip
• 文件格式：ZIP
• 内容结构：
• 根目录包含label_map.pbtx文件（定义类别ID与名称）
• 子目录test/：含images/（测试图像）和labels/（测试标注，YOLO格式）
• 子目录train/：含images/（训练图像）和labels/（训练标注，YOLO格式）
• 子目录val/：含images/（验证图像）和labels/（验证标注，YOLO格式）
• 标注规则：图像与标注文件通过文件名关联（如IMG_20220721_101616.jpg对应IMG_20220721_101616.txt）

适用场景

• 农业计算机视觉研究：用于葡萄串状态检测模型的训练与验证
• 葡萄种植智能监测：通过图像识别技术实现葡萄串状态的自动化评估
• 作物生长状态分析：辅助分析葡萄串不同状态对应的生长阶段或健康状况
• 农业AI模型开发：为农业领域目标检测算法提供结构化标注数据集支持