【摘 要】
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基于深度学习的食用菌自动识别可在智慧城市建设中为无人超市及蔬菜市场提供自动打标定价的技术支持，通过智能溯源秤的识别自动显示出食用菌的种类和价格，减少人力资源消耗和节约时间成本。目前食用菌的机器识别主要依靠一些研究学者自主收集的少量实验环境下的食用菌图片，缺少复杂自然环境下获取的食用菌图片样本。本数据集YMushroom提供了可用于深度学习图像分类模型训练的高清食用菌图像，包含不同季节、不同采集背景
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重大科技专项（2017A01002）； 新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目（2022D01A81）～～；
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基于深度学习的食用菌自动识别可在智慧城市建设中为无人超市及蔬菜市场提供自动打标定价的技术支持，通过智能溯源秤的识别自动显示出食用菌的种类和价格，减少人力资源消耗和节约时间成本。目前食用菌的机器识别主要依靠一些研究学者自主收集的少量实验环境下的食用菌图片，缺少复杂自然环境下获取的食用菌图片样本。本数据集YMushroom提供了可用于深度学习图像分类模型训练的高清食用菌图像，包含不同季节、不同采集背景、不同采集设备的干品食用菌和新鲜食用菌，分为28类，共49958张图片。其中毛头鬼伞图片样本量最少，糙皮侧耳图片样本量最多，分别为969张和2578张，单一食用菌品种样本量的中位数为1764，能满足主流深度学习模型训练需要。本数据集可为食用菌图像分类、目标检测、语义分割、全景分割等提供基础数据。
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