数据集概述
该数据集包含浦那地区常见的六种蔬菜（土豆、辣椒、番茄、黄瓜、豆类、秋葵）的图像，按品种或大小分为十三类，在自然与人工光照下拍摄，背景为白色。共两万两千八百零四张图像，支持蔬菜视觉质量评估相关的机器学习研究。
文件详解
- 数据集结构：按蔬菜类别和子类分层存储，目录深度为5级，共23个目录
- 图像文件：均为.jpg格式，共22804个文件，命名含时间戳与增强标识（如IMG_20250406_152930_aug_238.jpg）
- 分类目录示例：
- 豆类：Beans_Long-aug（长豆类）、Beans_Short-aug（短豆类）
- 辣椒：Chili_Jipoor（吉普尔辣椒）、Chili_Jwala（爪哇辣椒）、Chili_Sitara（西塔拉辣椒）
- 土豆：Potato_Large-aug（大土豆）、Potato_medium-aug（中土豆）、Potato_small-aug（小土豆）
适用场景
- 农业质量检测：通过视觉特征评估蔬菜市场价值
- 机器学习模型训练：支持蔬菜分类与识别任务
- 病虫害检测研究：识别蔬菜表面的病虫害损伤
- 质量退化监测：分析蔬菜存储过程中的视觉变化
- 教育与科研：作为计算机视觉课程的实践数据集
