数据集概述
该数据集包含三千五百三十四张高分辨率蔬菜图像，采集自孟加拉国路边摊贩的真实自然环境，覆盖二十二类本地常见蔬菜。图像经Roboflow平台标注为Pascal VOC格式，用于支持蔬菜目标检测相关研究与应用。
文件详解
- 数据集目录结构：
- 根目录：Vegetable Object Detection Dataset from Bangladesh/
- 子目录：Original Dataset/（包含train、test、valid三个数据子集目录）
- train/：训练集文件目录
- test/：测试集文件目录
- valid/：验证集文件目录
- 文件类型与数量：
- .jpg格式图像文件：三千五百三十四张，为高分辨率蔬菜实物图像
- .xml格式标注文件：三千五百三十四份，采用Pascal VOC格式记录蔬菜目标的边界框标注信息
- 文件命名规则：包含时间戳、哈希值等标识，如VID_20250228_124329_mp4-0037_jpg.rf.9db1c58048ce4d19bb8a4ece90e91144.xml
适用场景
- 农业技术研究：用于训练和测试孟加拉国本地蔬菜的目标检测模型
- 智能农业应用：支持田间作物识别、智能采摘机器人开发
- 农产品管理：辅助零售端蔬菜库存自动盘点系统构建
- 计算机视觉研究：作为特定场景下小样本目标检测算法的验证数据集
