数据集格式：YOLO格式(包含jpg图片以及对应的yolo格式的txt标注文件)
苹果数据集 苹果成熟度数据集。图片均为在真实果园中采集到的，图片分辨率高，拍摄的苹果均为长在果树之上的，里面包含成熟的苹果、未成熟的、被果树叶部分遮挡的……，可以用于训练无人机苹果采摘，智能机器人采摘、机械臂采摘等视觉算法模型。
图片预览：

标注例子：

图片数量(jpg文件个数)：4195
标注数量(txt文件个数)：4195
标注类别数：2
标注类别名称:[“unripe”,“mature”]

每个类别标注的框数：
unripe（未成熟，不适合采摘） 框数 = 16534
mature（成熟，适合采摘） 框数 = 14583
总框数：31117

每个类别占有图片数：
unripe（未成熟，不适合采摘） 占有图片数 = 3323
mature（成熟，适合采摘） 占有图片数 = 3125

图片分辨率：多分辨率，以1920x1080为主，另含94张4032x3024高清原图
使用标注工具：labelImg
数据集是否增强：否，均为原图，不含任何数据增强的图片
标注规则：对类别进行画矩形框

是否划分训练集：是，训练集3356张图片
是否划分验证集：是，验证集839张图片
是否划分测试集：否

标注准确性校验：
校验方式：使用yolo11s.pt训练
校验结果：所有类别map50 为 85.7

PR曲线：

训练结果曲线：

特别声明：本数据集只保证标注准确合理，不保证改进模型之后可以在本数据集上涨点

数据集下载地址（浏览器打开）：https://mbd.pub/o/bread/YZaWlJZuaA==