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包含 3 个中文类别,分别为 “腐烂”“成熟”“未成熟”,精准覆盖辣椒品质分级核心维度;
类别界定基于辣椒外观特征(颜色、形态等),标注标准统一,无模糊交叉情况;
类别设置贴合农产品加工实际需求,可直接匹配分拣场景的识别目标。
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数据集有效样本量为 1200,均采集自真实辣椒种植与加工场景;
样本覆盖不同品种、生长环境的辣椒,场景代表性强,能适配多样应用场景;
各品类样本分布相对均衡,避免模型训练中因样本失衡导致的识别偏差。

为农产品智能分拣提供高质量数据支撑,助力实例分割模型落地实际生产;
替代传统人工分级方式,降低人力成本,提升辣椒加工环节的自动化水平;
可拓展至其他农产品成熟度检测场景,为农业视觉技术研发提供参考。
#智慧农业#辣椒成熟度智能分级#农产品分拣场景下的实例分割#辣椒分拣效率#分级图像数据集#深度学习#图像识别 第10459期
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