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AgriShelf:面向智能农业食品零售应用的多类别双源图像数据集 AgriShelf: A Multi-Class, Bi-Source Image Dataset for Smart Agri-Food Retailing Applications

AgriShelf是一个包含16,592张农业食品零售图像的多类别数据集,由智能手机和Intel RealSense深度相机采集,用于智能零售应用中的计算机视觉任务。

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关键信息

机构Qatar University College of Engineering
覆盖农业食品零售图像,涵盖杂货店和超市环境中的常见类别
时间2025年4月24日发布
规模以官方为准
许可CC BY 4.0
获取Mendeley Data

内容与字段

该数据集包含16,592张农业食品零售图像,分为未标注和标注两个子集。未标注子集适用于分类、目标检测和产品识别;标注子集包含2,416个样本,带有详细的质心标注,适用于货架可用性估计、计数或多任务学习。图像由iPhone 14 Plus(1080p,30fps,HDR)和Intel RealSense Depth Camera D435i采集,涵盖不同货架倾斜度、光照水平和角度。

  • 图像——农业食品零售场景的RGB图像
  • 质心标注——标注子集中每个目标物体的中心点坐标

适用研究

适用于智能零售中的自动库存监控、产品识别、货架可用性估计、目标检测和实时零售分析等计算机视觉任务。

本卡由来源页信息起草,机构/覆盖/时间/规模/字段与许可以官方为准(待人工核验)。

关键词

农业食品零售图像数据集计算机视觉货架可用性目标检测多类别

获取与许可

许可:许可待核验 | 免费访问

自行获取的难点

获取高质量、多来源、真实场景的零售图像数据集用于计算机视觉模型训练和评估。

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