智慧农业检测西红柿、圣女果成熟度实例分割数据集,2GB数据量数据集包含超高分辨率 800余张图像4000*3000像素标记超过1w 个标记对象属于 6 个不同类别json格式标注l_green、l_fully_ripened、l_half_ripened圣女果b_green、b_half_ripened、b_fully_ripened西红柿一、数据集信息表项目详细参数数据集名称西红柿、圣女果成熟度实例分割数据集数据大小2GB图像总数800余张图像分辨率4000×3000超高分辨率标注格式JSON实例分割标准格式标注总数10000 个目标实例类别总数6类类别明细1. l_green青圣女果2. l_half_ripened半熟圣女果3. l_fully_ripened全熟圣女果4. b_green青西红柿5. b_half_ripened半熟西红柿6. b_fully_ripened全熟西红柿二、YOLOv11 实例分割训练代码1. 数据集配置文件tomato_segment.yamlpath:./datasets/tomato_ripenesstrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:6names:0:l_green1:l_half_ripened2:l_fully_ripened3:b_green4:b_half_ripened5:b_fully_ripened2. 训练、验证、推理主代码fromultralyticsimportYOLOimportwarnings warnings.filterwarnings(ignore)deftrain_segment():# 加载YOLOv11分割模型modelYOLO(yolo11n-seg.pt)# 训练参数model.train(datatomato_segment.yaml,epochs100,imgsz1280,batch4,device0,workers2,patience15,projectruns/segment,nametomato_ripeness_seg,saveTrue,valTrue)print(训练完成)defval_model():# 模型评估modelYOLO(runs/segment/tomato_ripeness_seg/weights/best.pt)metricsmodel.val(datatomato_segment.yaml,imgsz1280)print(f分割mAP0.5:{metrics.seg.map50:.4f})defpredict_img(source):# 实例分割推理modelYOLO(runs/segment/tomato_ripeness_seg/weights/best.pt)resultsmodel.predict(sourcesource,imgsz1280,conf0.5,saveTrue,show_masksTrue)returnresultsif__name____main__:train_segment()val_model()# predict_img(test.jpg)三、应用场景智慧农业大棚、果园番茄/圣女果成熟度智能分拣、采收时机判断果蔬分拣设备流水线视觉检测自动区分生熟品类实现分级分选农业科研果蔬生长状态监测、作物品质分析相关实验与论文研究项目开发/毕设计算机视觉、实例分割、智慧农业方向课程设计、毕业设计算法竞赛农业视觉、实例分割类赛事训练基线数据集农产品仓储物流入库前快速品相筛查、分类统计