Fondazione Bruno Kessler 发布 RaspGrade 数据集, 应用在 图像识别、果实分级 领域

Fondazione Bruno Kessler 本次发布的数据集 RaspGrade, RaspGrade数据集是一组用于研究如何通过深度学习实现实时覆盆子成熟度分级的RGB图像数据集。该数据集包含了5243个覆盆子图像，覆盖了5种不同的成熟度等级，并提供了每个果实的像素级分割掩码和成熟度等级标签。数据集的创建是为了解决工业环境中实时覆盆子成熟度分级的问题。数据集由意大利领先的覆盆子生产商Sant’Orsola公司提供，旨在通过自动化解决方案提高产品质量和产量。数据集的创建过程包括使用Intel® RealSense™ D456传感器从顶部捕获覆盆子图像，并使用CVAT工具进行手动注释。该数据集可用于训练YOLOv8模型，并在HuggingFace上公开提供，以便于进一步研究自动化水果分级。

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