DeepFruit est un ensemble de données de classification d'images de fruits publié conjointement par l'Université Prince Mohammed bin Fahd et d'autres instituts de recherche. Cet ensemble de données contient 21 122 images de fruits de 20 fruits différents basées sur une combinaison de 8 ensembles de fruits différents. Le nombre d'images par catégorie varie d'une catégorie à l'autre. Chaque fruit est apparu dans 4 ou 5 combinaisons différentes, et les images ont été collectées à partir de plaques de différentes tailles, formes et couleurs, et ont été prises sous différents angles, niveaux de luminosité et distances. Vous trouverez également ci-joint des exemples d'images de toutes les combinaisons de fruits. Les fichiers CSV de formation et de test contiennent les étiquettes de chaque classe de fruits correspondante dans chaque image en fonction du nom du fichier image.

Les chercheurs ont utilisé un smartphone Samsung Galaxy S10 pour capturer ces images de fruits et ont utilisé des techniques de prétraitement pour faire pivoter, recadrer et normaliser les images afin de garantir la cohérence et la clarté. L'ensemble de données est divisé aléatoirement en un ensemble d'entraînement de 80% et un ensemble de test de 20% pour faciliter l'entraînement et l'évaluation du modèle. DeepFruit peut être utilisé pour la recherche dans le domaine de la détection, de la reconnaissance et de la classification des fruits, ainsi que pour d'autres applications innovantes telles que l'estimation des calories.