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一、苹果、香蕉、橘子、分类图像数据集
关键词: 食物
描述: 主要是用来进行分类，包含新鲜的苹果、新鲜的橘子、新鲜的香蕉、腐烂的苹果、腐烂的橘子、腐烂的香蕉几类图片，每类有200-300张图片左右。

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二、苹果与橙色二进制分类图像数据集

关键词: 初学者, 二进制分类, 在线社区, 张量, pythorch, 图像分类
描述:
该数据集包含800张图像（400张苹果和400个橙色），用于图像分类任务。这些图像分为两个文件夹：苹果和橙色，它与pytorch的torchvision.datasets.imagefolder完全兼容。

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三、乌干达东部橘子主要疾病图像数据集

关键词: 计算机视觉, 减少维度, 深度学习, 神经网络, 图像分类
描述:
使用HEIC（高度增强的图像容器）格式收集橙色水果数据集，并将其转换为JPEG格式。该数据集是在进行的研究中收集的，目的是确定影响乌干达东部橘子的主要疾病。它可用于任何人工智能项目和任何人的任何农业研究。

数据分为三类：柑橘溃疡病、健康橘子、黑色素病。

每类图片在2000-3000张左右。

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四、橘子叶片病害图片数据集

关键词: 农业, 数据清洁, 数据分析, 分类, 图像
描述:
一个超过41,000张图像的综合数据集，这些数据集分类为不同的文件夹，包括citrus_canker_diseases_leaf_orange，citrus_nutrient_deficiention_yellow_yellow_leaf_orange，healthy__leaf_orange，healthy_diseasesease _diseases_leaf_oraff_orange，young_healthyy_healthyy_leaf_leaf_leaf_leaf_leaf_leaf_orange。

这些文件夹包含图像，展示了橙树叶健康的各个方面，包括溃疡病，营养缺乏和健康的叶子。该数据集是柑橘疾病和营养失衡领域的研究，机器学习模型培训以及分析的宝贵资源。该数据集使用的分类模型令人印象深刻的精度为99.77％，微小分类率为0.23％，表现出了出色的性能，从而可以准确识别和分类不同的橙色树叶条件。这些图像的全面集合为理解和解决橙树健康的复杂性提供了见解和机会。

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五、橘子与葡萄柚的重量、直径等测量数据
关键词: 食物
描述:
橘子与葡萄柚

分离橙子和葡萄柚的任务对人来说是相当明显的，但是即使手动观察仍然存在一些错误。该数据集采用“平均”橙色和葡萄柚的颜色，重量和直径，并生成较大的数据集，其中包含各种值，并且是“ oranges”和“葡萄柚”。

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