基于yolo26的番茄成熟度识别西红柿成熟度检测数据集农产品品质分级自动化算法农业生产中果实成熟度批量检测深度学习图像分割第10412期-育师

番茄分割图像识别目标检测数据集说明

一、数据集核心信息表

项目	详情
类别数量及中文名称	3 类（成熟、半成熟、未成熟）
数据总量	2200 张图片
数据集格式	YOLO 格式
核心应用价值	1. 用于果实成熟度目标检测模型训练；2. 支撑农产品品质分级自动化算法开发；3. 助力农业生产中果实成熟度批量检测场景落地

二、数据集核心三要素概述

（一）类别说明

聚焦果实成熟度维度划分类别，覆盖成熟、半成熟、未成熟三种核心状态，分类逻辑贴合农业生产实际需求。
类别边界清晰，无交叉或模糊定义，可直接用于模型对果实成熟阶段的精准识别训练。

（二）数量说明

数据总量达 2200 张图片，样本规模能够满足基础目标检测模型的训练数据需求，减少模型过拟合风险。
样本数量分布适配三类成熟度场景，可支撑模型在不同成熟阶段果实识别任务中的泛化能力培养。

（三）应用价值说明

农业生产端：助力果园实现果实成熟度自动化检测，降低人工分拣成本，提升采摘与分级效率。
算法研发端：为果实成熟度相关目标检测算法提供标注数据，加速农业 AI 技术在品质检测领域的应用落地。

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