YOLO 数据集：无花果采摘检测（1类）【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】

项目包含：无花果采摘检测（1类）【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】，数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为416*416的大分辨率RGB图片，数据集为树上的无花果检测，可以用作无花果采摘。这里对数据集进行增强，添加了白噪声，标注的边界框完整，每张图像均有数个目标 标注格式为：classes，x_centre、y_centre、w、h （yolo的相对坐标标注） 【数据集类别】1类别：无花果 【数据总大小压缩后】58 MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：972张图片和972个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：138张图片和138个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】1 类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行可视化图像！！