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茶叶实例分割数据集

- 数据集简介
- 该数据集为茶叶实例分割数据集，图像统一为640×640分辨率，图片格式为JPG。
- 数据集仅包含茶叶单一类别，标注为YOLO txt分割标签，拿到数据后可直接用于YOLO系列实例分割模型训练。
- 如需COCO、VOC、TensorFlow CSV等其他标注格式，可以另行沟通获取，默认提供txt标签文件。

• 数据集标注优势
  • 样本数量充足，覆盖茶叶多种拍摄角度、光照条件，适配茶叶采摘、田间实拍等复杂环境。
  • 分割掩码标注边界贴合茶叶轮廓，标注质量稳定，便于模型学习茶叶的纹理与外形特征。
  • 数据集划分完成，训练样本基数大，验证集与测试集独立分开，方便模型评估泛化能力。
    
• 模型训练与应用
  • 使用YOLO26默认代码完成训练，模型能够精准分割图像中茶叶区域，输出目标轮廓信息。
  • 识别结果可用于茶叶产量估算、嫩芽识别、智能采摘机器人视觉方案、茶叶品质自动化检测。
  • 适合农业机器视觉项目、本科硕士毕设、分割算法对比实验等场景使用。
  • 数据集面向茶叶智能化采收方向，为茶园自动化作业系统提供可靠的训练数据支撑。
    

配置文件

path: ./ train: images/train val: images/val test: images/test names:0: 茶叶# YOLO26训练代码from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO("yolo26n-seg.pt")model.train(data="数据集配置.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0)

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