Fruit Classification ist ein Bilddatensatz zur Obstklassifizierung, der zum Training von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen zur Obsterkennung und -klassifizierung entwickelt wurde. Der Datensatz umfasst 101 Obstarten wie Äpfel, Bananen, Orangen, Trauben, Erdbeeren usw. Jede Kategorie enthält etwa 400 Bilder zum Training, 50 Bilder zur Validierung und 50 Bilder zum Testen. Der Datensatz hat eine hohe Bildauflösung, deckt Früchte unter verschiedenen Blickwinkeln und Lichtverhältnissen ab und weist eine gute Diversität auf.