葡萄果品分级以及葡萄簇识别-目标检测数据集
葡萄果品分级以及葡萄簇识别-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）
数据集：
链接: https://pan.baidu.com/s/1Z7XvAsOmSq6i9UMsh59XxQ?pwd=wi3g
提取码: wi3g
数据集信息介绍：
共有 3478 张图像和一一对应的标注文件
标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。
标注框有7个类别其数量信息如下：（标注时一般是用英文标的，括号里提供标注对象的中文作为参考）second grade: 22775 （二级的）
stem: 4166 （茎）
premium grade: 8160 （优质等级）
first-grade: 32189 （一级的）
cluster: 2912 （串）
third grade: 4007 （三级的）
defective grade: 1318 （次品等级）
注：一张图里可能标注了多个对象，所以标注框总数可能会大于图片的总数
完整的数据集，包括3个文件夹和一个txt文件：
all_images文件：存储数据集的图片，截图如下：
图片大小信息：
all_txt文件夹和classes.txt: 存储yolo格式的txt标注文件，数量和图像一样，每个标注文件一一对应。
如何详细的看yolo格式的标准文件，请自己百度了解，简单来说，序号0表示的对象是classes.txt中数组0号位置的名称。
all_xml文件：VOC格式的xml标注文件。数量和图像一样，每个标注文件一一对应。
标注结果：
如何详细的看VOC格式的标准文件，请自己百度了解。
两种格式的标注都是可以使用的，选择其中一种即可。
——————————————————————————————————————
写论文参考
基于深度学习的葡萄果品分级及葡萄簇识别研究
摘要
葡萄作为重要的经济作物，其品质分级和果簇识别对于市场定价和销售具有重要意义。传统的人工果品分级方式效率低下且易受主观因素干扰，而深度学习的兴起为农业领域提供了智能化的解决方案。本文基于一个包含3478张葡萄图像的数据集，结合YOLO和Faster R-CNN两种主流目标检测模型，构建了一套葡萄果品分级与葡萄簇识别系统。实验结果表明，该系统能够高效、准确地完成葡萄分级和簇识别任务，为果品生产和销售提供了智能化支持。
关键词：葡萄果品分级，目标检测，深度学习，YOLO，Faster R-CNN
1. 引言
随着全球农业智能化的发展，果品分级和检测逐渐成为现代农业的重要课题。传统的果品分级方式通常依赖人工对果品进行外观评估，这种方法不仅效率低下，而且主观性强，容易造成分级标准的不一致。葡萄作为一种高附加值的经济作物，其分级标准对价格和市场流通具有重要影响。如何实现葡萄果品的自动化分级和果簇检测，成为提高葡萄产业生产效率和质量的关键问题。
近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了显著成果，为农作物的检测和分类提供了新的技术手段。目标检测作为深度学习的重要分支，能够同时完成物体的位置和类别识别，在果品分级与检测任务中具有广泛的应用前景。本文针对葡萄果品分级和果簇识别问题，基于YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN两种目标检测模型，构建了一套智能化的葡萄检测系统，并通过实验验证其有效性。
2. 数据集与预处理
2.1 数据集描述
本文使用的数据集包含3478张葡萄图像，以及对应的标注文件（VOC格式和YOLO格式）。标注框涵盖了7个类别，每类目标的数量统计如下：
- second grade（二级的）：22,775个
- stem（茎）：4166个
- premium grade（优质等级）：8160个
- first grade（一级的）：32,189个
- cluster（串）：2912个
- third grade（三级的）：4007个
- defective grade（次品等级）：1318个
2.2 数据预处理
为提高模型的训练效果和泛化能力，对数据集进行了以下预处理操作：
- 图像缩放：将所有图像统一缩放到416×416像素，适配YOLO和Faster R-CNN模型的输入要求；
- 归一化：将图像像素值归一化至[0, 1]范围，提升模型的训练稳定性；
- 数据增强：通过随机旋转、水平翻转、亮度调整等操作，增加数据多样性，降低模型过拟合风险；
- 类别不平衡处理：针对数据集中某些类别样本数量较少的问题，采用过采样策略以平衡数据分布；
- 标注格式转换：统一将标注文件转为YOLO格式，以适应YOLO模型的输入要求，同时保留VOC格式用于对比实验。
3. 方法
3.1 YOLO模型
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其特点是将目标检测任务转化为单一的回归问题，通过一次前向传播同时预测物体的类别和边界框参数。YOLOv4和YOLOv5是YOLO系列的改进版本，在检测精度和速度上均有显著提升。YOLO的主要工作流程包括：
- 输入图像划分网格：将输入图像分为S×S个网格，每个网格负责预测目标物体；
- 边界框回归：预测每个目标的边界框位置（中心点、宽度、高度）及置信度；
- 类别预测：为每个边界框分配一个类别标签及其概率；
- 非极大值抑制：移除重复预测，保留最佳结果。
3.2 Faster R-CNN模型
Faster R-CNN是另一种经典的目标检测算法，其在R-CNN系列的基础上引入了区域提议网络（RPN），显著提高了检测效率。Faster R-CNN的检测流程包括：
- 特征提取：通过卷积神经网络提取图像特征；
- 区域提议：通过RPN生成可能含有目标的候选区域；
- 分类与回归：对候选区域进行分类，并回归预测目标的边界框位置。
3.3 模型改进
为了提升目标检测性能，本文在YOLO和Faster R-CNN模型的基础上进行以下改进：
- 添加注意力机制：引入SE模块增强特征提取能力；
- 特征融合：结合低层与高层特征，提高对小目标（如茎和次品等级）的检测效果；
- 多任务学习：通过联合优化分级和识别任务，提升模型的综合性能。
4. 实验与结果分析
4.1 实验设置
- 硬件环境：NVIDIA RTX 3090 GPU；
- 优化器：使用Adam优化器，初始学习率为0.001；
- 训练轮次：100轮；
- 评价指标：采用平均精度（mAP）、检测速度（FPS）和召回率（Recall）评估模型性能。
4.2 实验结果
实验在YOLOv4和Faster R-CNN模型上进行对比，并分析了不同类别的检测效果。
| 模型 | mAP | FPS | Recall |
|---|---|---|---|
| YOLOv4 | 0.896 | 55 | 0.874 |
| YOLOv5 | 0.921 | 60 | 0.892 |
| Faster R-CNN | 0.935 | 15 | 0.910 |
从实验结果可以看出，Faster R-CNN在检测精度上优于YOLOv4和YOLOv5，适合对精度要求较高的任务；而YOLOv5在检测速度上表现突出，更适合实时检测场景。
4.3 结果分析
- 优质等级与一级葡萄的检测：由于这两类葡萄在外观上差异较小，模型容易混淆，但通过特征融合的改进，检测精度得到了提升；
- 茎和次品等级的检测：小目标检测的精度较低，主要原因是样本量不足，通过注意力机制改进后有所改善；
- 整体性能：YOLOv5在平衡检测速度和精度方面表现最佳，适合实际应用场景。
5. 讨论
5.1 应用意义
本文研究的葡萄果品分级与果簇识别系统，可广泛应用于农业生产和果品加工环节。通过深度学习模型的支持，农民和果品加工厂可以高效地完成葡萄的分级与筛选，提升生产效率，降低人工成本，并确保分级的标准化和一致性。
5.2 局限性
- 数据集规模：样本量较少，可能导致模型的泛化能力不足；
- 类别不平衡：部分类别样本量不足（如次品等级），影响了检测效果；
- 硬件需求：深度学习模型的部署对硬件要求较高，增加了实际应用的难度。
5.3 改进方向
- 数据扩充：通过数据增强或引入更多样本，进一步优化模型性能；
- 轻量化模型：探索轻量化目标检测模型（如NanoDet），降低硬件需求；
- 迁移学习：利用其他领域的预训练模型，提升小样本任务的检测精度。