深度学习数据集—水果数据集大合集
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度学习数据集—水果数据集大合集相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
近期整理的各类水果（包括干果）数据集，分享给大家。
1、8类水果图片数据集（每类100张图片左右）['橘子'，'菠萝'，'苹果'，'木瓜'，'火龙果'，'香蕉'，'樱桃'，'芒果']
从谷歌图像中下载和整理。数据被分成3个文件夹：train(80%)、test(10%)和val(10%)。
下载地址：8类水果数据集
2、11个葡萄品种的叶片数据集。
11个葡萄品种的叶片数据集，欧塞尔罗伊赤霞珠、品丽珠、赤霞珠、霞多丽、梅洛穆勒、图尔高、黑比诺、雷司令、白苏维浓、西拉、丹帕尼罗，葡萄生长环境实地拍摄，高清图片，每类大约100张叶片图片，共1009张图片。
下载地址：11类葡萄叶片数据集
3、11水果注释数据集(Yolov5格式)（苹果，鳄梨，蓝莓，辣椒，樱桃，猕猴桃，芒果，橙子，岩瓜，草莓，小麦）
下载地址： 11类水果注释图片数据集
4、14种不同植物叶片数据集，0“苹果”1“蓝莓”2“樱桃”3“玉米”4“葡萄”5“橘子”6“桃子”7“胡椒”8“马铃薯”9“覆盆子”10“大豆”11“南瓜”12“草莓”13“西红柿”，各类图片数量如下：苹果988蓝莓467樱桃583玉米1206葡萄1458橘子1748桃子977胡椒765马铃薯716树莓264大豆1616南瓜574草莓673番茄5693
下载地址：14种不同植物叶片数据集
5、草莓常见病害coco实例分割数据集，angular leafspot 叶角斑 Anthracnose Fruit Rot 炭疽病水果腐烂 Blossom Blight 花朵枯萎 Gray Mold 灰霉病 Leaf Spot 叶斑病 Powdery Mildew Fruit 白粉病水果 Powdery Mildew Leaf 白粉病叶片。
下载地址：草莓常见病害coco实例分割数据集
6、草莓叶片图像数据集，包含了草莓叶片的病虫害图片和正常的叶片图片，2500多张草莓叶子图片，非自然环境，单一背景。
下载地址： 草莓叶片的病虫害图像数据集
7、橙子多类疾病图片数据集，该数据集用于构建机器学习和深度学习算法，以对橙子的疾病进行分类。在这个数据集中，有一类是新鲜橙子，还有其他三类疾病，柑橘溃疡病，黑斑病和柑橘黄变病。每类疾病200-300张图片不等。
下载地址： 橙子多类疾病图片数据集
8、番茄疾病数据集(CSV+图片)18130张番茄叶病害图片
下载地址： 番茄疾病叶片病害图像数据集
9、甘蔗红腐病叶片数据集，总共有900多张图片，分为健康和染病法以及测试三个文件夹
下载地址：甘蔗红腐病叶片数据集
10、甘蔗茎秆状态数据集，分为健康和有损害2类，共2800多张图片
下载地址： 甘蔗茎秆状态数据集
11、甘蔗叶面疾病检测数据集，枯萎病、健康、红腐病三类，每类100张图片
下载地址： 甘蔗叶面疾病检测数据集，枯萎病、健康、红腐病三类，
12、柑橘病虫害数据集,680多张柑橘黄龙病病害图片数据
下载地址： 柑橘病虫害数据集
13、柑橘类疾病图像分类数据集，包含柑橘溃疡病和黑斑病，每类1200张图片左右
下载地址：柑橘类疾病图像分类数据集
14、花生叶片病害检测数据集，该数据集包含图像及其标签xml文件，共335张花生叶片图像。
下载地址：花生叶片病害检测数据集
15、开心果图像数据集，该数据集共包含2148张图片，其中Kirmizi的1232张和Siirt P的916张。
下载地址： 开心果图像数据集，该数据集共包含2148张图片
16、木瓜成熟度图像识别数据集，实验共使用了57种水果的130个样本。这些果实可分为三个成熟期(EM1、EM2和EM3)。有些图像有多个采集，拥有多个图像。
下载地址： 木瓜成熟度图像识别数据集
17、苹果病害分类图片数据集，真实环境拍摄，共分为4类，每类在200-600张图片
下载地址： 苹果病害分类图片数据集
18、苹果病害数据集，包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像，以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集，共1190张图片。
下载地址：苹果病害数据集
19、葡萄叶图像数据集，Ak, Ala Idris, Büzgülü， Dimnit和Nazli葡萄叶子图片，每类葡萄100张图片。
下载地址：葡萄叶图像数据集
20、葡萄在不同发展阶段的图像数据集，文件v0.1 1.212张图片，大小1280x720px，包含3.993个边界框。文件v0.2 2.099张图片，大小1280x720px，包含6.641个边界框。
下载地址：葡萄在不同发展阶段的图像数据集
21、秋天红黄葡萄叶分类图像数据集，葡萄地实拍，每类有葡萄叶500张以上
下载地址：秋天红黄葡萄叶分类图像数据集，葡萄地实拍
22、水果和蔬菜保质期数据集，它包括苹果、香蕉、西红柿、胡萝卜的图片。它可用于根据水果或蔬菜的保质期进行分类（每类水果分为了不同时长的保质期阶段，每个阶段有100张图片左右。例如1-5天的苹果、5-10天的苹果、10-15天的苹果图像。
下载地址：水果和蔬菜保质期数据集，它包括苹果、香蕉、西红柿、胡萝卜的图片
23、水果和蔬菜图像目标识别数据集，该数据集包含以下食物的图像水果-香蕉，苹果，梨，葡萄，橙子，猕猴桃，西瓜，石榴，菠萝，芒果。蔬菜-黄瓜，胡萝卜，辣椒，洋葱，土豆，柠檬，西红柿，萝卜，甜菜根，卷心菜，生菜，菠菜，黄豆，花椰菜，甜椒，辣椒，萝卜，玉米，甜玉米，甘薯，辣椒粉，jalepeño，姜，大蒜，豌豆，茄子。共3800多张图片
下载地址：水果和蔬菜图像目标识别数据集，该数据集包含以下食物的图像水果-香蕉，苹果，梨，葡萄，橙子，猕猴桃
24、桃树叶数据集，包含六种桃子的叶子图片。zip文件包含六种不同的桃子品种。里面的每个文件都有一个数字，代表各种类型。1) CP-03-06(试验品种，非官方品种);2)奥罗阿兹台克;3) Oro San Juan;4)细微;5) Colegio;6)罗宾。每类有200-700张图片不等。
下载地址：桃树叶数据集，包含六种桃子的叶子图片
25、桃子成熟程度分类数据集，单张桃子拍照，共572张图片
下载地址：桃子成熟程度分类数据集，单张桃子拍照
26、西瓜花数据集，一共包含419张各类西瓜花的图片，可以用于西瓜花的识别模型的训练
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
文章目录
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与TensorFlow的区别
PyTorch VS TensorFlow：
TensorFlow：简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。在工业界最重要的是模型落地，目前国内的大部分企业支持TensorFlow模型在线部署，不支持Pytorch。PyTorch：前沿算法多为PyTorch版本，如果是你高校学生or研究人员，建议学这个。相对于TensorFlow，Pytorch在易用性上更有优势，更加方便调试。
当然如果你时间充足，我建议两个模型都是需要了解一下的，这两者都还是很重要的。
🍨 本文的重点：将讲解如何使用PyTorch构建神经网络模型（将对这一块展开详细的讲解）
🍖 我的环境：
- 语言环境：Python3.8
- 编译器：Jupyter Lab
- 深度学习环境：
- torch==1.10.0+cu113
- torchvision==0.11.1+cu113
- 创作平台：🔗 极链AI云
- 创作教程：🔎 操作手册
深度学习环境配置教程：小白入门深度学习 | 第四篇：配置PyTorch环境
👉 往期精彩内容
- 🔥 本文选自专栏：《深度学习100例》Pytorch版
- ✨ 镜像专栏：《深度学习100例》TensorFlow版
一、导入数据
from torchvision.transforms import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
import torchvision.models as models
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
import torch,torchvision
获取类别名字
import os,PIL,random,pathlib
data_dir = './04-data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
data_paths = list(data_dir.glob('*'))
classeNames = [str(path).split("\\\\")[1] for path in data_paths]
classeNames
['Apple',
'Banana',
'Carambola',
'Guava',
'Kiwi',
'Mango',
'muskmelon',
'Orange',
'Peach',
'Pear',
'Persimmon',
'Pitaya',
'Plum',
'Pomegranate',
'Tomatoes']
加载数据文件
total_datadir = './04-data/'
# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize([224, 224]), # 将输入图片resize成统一尺寸
transforms.ToTensor(), # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
transforms.Normalize( # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])
total_data = datasets.ImageFolder(total_datadir,transform=train_transforms)
total_data
Dataset ImageFolder
Number of datapoints: 12000
Root location: ./04-data/
StandardTransform
Transform: Compose(
Resize(size=[224, 224], interpolation=bilinear, max_size=None, antialias=None)
ToTensor()
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
)
划分数据
train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size = len(total_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size])
train_dataset, test_dataset
(<torch.utils.data.dataset.Subset at 0x24bbdb84ac0>,
<torch.utils.data.dataset.Subset at 0x24bbdb84610>)
train_size,test_size
(9600, 2400)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
batch_size=16,
shuffle=True,
num_workers=1)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
batch_size=16,
shuffle=True,
num_workers=1)
print("The number of images in a training set is: ", len(train_loader)*16)
print("The number of images in a test set is: ", len(test_loader)*16)
print("The number of batches per epoch is: ", len(train_loader))
The number of images in a training set is: 9600
The number of images in a test set is: 2400
The number of batches per epoch is: 600
for X, y in test_loader:
print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
break
Shape of X [N, C, H, W]: torch.Size([16, 3, 224, 224])
Shape of y: torch.Size([16]) torch.int64
二、自建模型
nn.Conv2d()函数：
- 第一个参数（in_channels）是输入的channel数量，彩色图片为3，黑白图片为1。
- 第二个参数（out_channels）是输出的channel数量
- 第三个参数（kernel_size）是卷积核大小
- 第四个参数（stride）是步长，就是卷积操作时每次移动的格子数，默认为1
- 第五个参数（padding）是填充大小，默认为0
这里大家最难理解的可能就是nn.Linear(24*50*50, len(classeNames))这行代码了,在理解它之前你需要先补习一下👉卷积计算 的相关知识，然后可参照下面的网络结构图来进行理解
class Network_bn(nn.Module):
def __init__(self):
super(Network_bn, self).__init__()
"""
nn.Conv2d()函数：
第一个参数（in_channels）是输入的channel数量
第二个参数（out_channels）是输出的channel数量
第三个参数（kernel_size）是卷积核大小
第四个参数（stride）是步长，默认为1
第五个参数（padding）是填充大小，默认为0
"""
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=5, stride=1, padding=0)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(12)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=12, out_channels=12, kernel_size=5, stride=1, padding=0)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(12)
self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)
self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels=12, out_channels=24, kernel_size=5, stride=1, padding=0)
self.bn4 = nn.BatchNorm2d(24)
self.conv5 = nn.Conv2d(in_channels=24, out_channels=24, kernel_size=5, stride=1, padding=0)
self.bn5 = nn.BatchNorm2d(24)
self.fc1 = nn.Linear(24*25*25, len(classeNames))
def forward(self, x):
x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
x = self.pool(x)
x = F.relu(self.bn4(self.conv4(x)))
x = F.relu(self.bn5(self.conv5(x)))
x = self.pool(x)
x = x.view(-1, 24*50*50)
x = self.fc1(x)
return x
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using device".format(device))
model = Network_bn().to(device)
model
Using cuda device
Network_bn(
(conv1): Conv2d(3, 12, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(bn1): BatchNorm2d(12, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(12, 12, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(bn2): BatchNorm2d(12, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(conv4): Conv2d(12, 24, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(bn4): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv5): Conv2d(24, 24, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(bn5): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(fc1): Linear(in_features=60000, out_features=15, bias=True)
)
三、模型训练
1. 优化器与损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001, weight_decay=0.0001)
loss_model = nn.CrossEntropyLoss()
from torch.autograd import Variable
def test(model, test_loader, loss_model):
size = len(test_loader.dataset)
num_batches = len(test_loader)
model.eval()
test_loss, correct = 0, 0
with torch.no_grad():
for X, y in test_loader:
X, y = X.to(device), y.to(device)
pred = model(X)
test_loss += loss_model(pred, y).item()
correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
test_loss /= num_batches
correct /= size
print(f"Test Error: \\n Accuracy: (100*correct):>0.1f%, Avg loss: test_loss:>8f \\n")
return correct,test_loss
def train(model,train_loader,loss_model,optimizer):
model=model.to(device)
model.train()
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader, 0):
images = Variable(images.to(device))
labels = Variable(labels.to(device))
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = loss_model(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if i % 1000 == 0:
print('[%5d] loss: %.3f' % (i, loss))
2. 模型的训练
test_acc_list = []
epochs = 30
for t in range(epochs):
print(f"Epoch t+1\\n-------------------------------")
train(model,train_loader,loss_model,optimizer)
test_acc,test_loss = test(model, test_loader, loss_model)
test_acc_list.append(test_acc)
print("Done!")
Epoch 1
-------------------------------
[ 0] loss: 2.780
Test Error:
Accuracy: 85.8%, Avg loss: 0.440920
Epoch 2
-------------------------------
[ 0] loss: 0.468
Test Error:
Accuracy: 89.2%, Avg loss: 0.377265
......
Epoch 29
-------------------------------
[ 0] loss: 0.000
Test Error:
Accuracy: 91.2%, Avg loss: 0.885408
Epoch 30
-------------------------------
[ 0] loss: 0.000
Test Error:
Accuracy: 91.8%, Avg loss: 0.660563
Done!
四、结果分析
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [i for i in range(1,31)]
plt.plot(x, test_acc_list, label="Accuracy", alpha=0.8)
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.legend()
plt.show()
以上是关于深度学习数据集—水果数据集大合集的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
毕业设计水果图像识别系统 - 深度学习 OpenCV python
[人工智能-深度学习-18]：神经网络基础 - 模型训练 - 监督式学习常见学习材料：训练数据集验证数据集测试数据集