黑皮诺葡萄数据集
见 README_中文.md。
数据预览
数据交付
本条目提供数据和数据说明，暂未提供可运行教学案例。需要自行完成建模或实验。
数据集介绍
【数据集名称】黑皮诺葡萄数据集 【门类归属】植物与农业 / 水果类 【数据类型与任务】图像/表格；待核查 【数据规模】115 张图像 【文件格式】JPG 图片（附标注/说明文件） 【压缩包大小】下载压缩包约 1.58 GB 【数据划分】已划分 —— Grapes/Grapes/PinotNoir/test（images×10）；Grapes/Grapes/PinotNoir/train（images×76）；Grapes/Grapes/PinotNoir/val（images×9）；Grapes/Grapes/models/yolov8（single_box_grape×14、single_box_grape2×6）。 【标签或字段】有标签：每张图像存放在以类别名命名的文件夹里，文件夹名就是这张图的类别；完整的字段与类别说明见压缩包内的数据字典文件 data-dictionary.csv。 【类型关键参数】图像尺寸不统一：随机抽取 80 张实测，宽度 1053~2498 像素、高度 1280~1671 像素。标注方式：每张图片所在文件夹的名字就是它的类别，不需要额外的标注文件。 【目录结构】 pinotnoirgrapes.zip（解压后） ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/test/images/ —— .jpg×10 ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/test/labels/ —— .txt×10 ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/train/images/ —— .jpg×76 ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/train/ —— .cache×1 ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/train/labels/ —— .txt×76 ├── Grapes/Grapes/PinotNoir/val/images/ —— .jpg×9 └── …… 共 14 个子目录（完整清单见 file-manifest.csv） data.yaml 【怎么使用】 图片已经按类别分好了文件夹，文件夹的名字就是图片的类别，不需要额外的标注文件。做深度学习的话，用 PyTorch 两行代码就能全部读入： from torchvision.datasets import ImageFolder Grapes_Grapes_PinotNoir_test = ImageFolder("Grapes/Grapes/PinotNoir/test") # images×10 Grapes_Grapes_PinotNoir_train = ImageFolder("Grapes/Grapes/PinotNoir/train") # images×76 Grapes_Grapes_PinotNoir_val = ImageFolder("Grapes/Grapes/PinotNoir/val") # images×9 Grapes_Grapes_models_yolov8 = ImageFolder("Grapes/Grapes/models/yolov8") # single_box_grape×14、single_box_grape2×6 每个类别有多少张图片，见压缩包内的 file-manifest.csv。 【数据体检结果】 · 数据体检未发现问题，可放心使用。
来源与使用许可
原作者：nicolaasregnier
许可证：Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
仅供免费非商业分享。0 积分不代表可以商用，请遵守原许可证；再次分享须保留作者、来源和许可声明。
整理与使用信息
本站处理内容
本站已完成的工作： 1. 中文名称与用途说明整理（对照原站信息逐项核对）； 2. 全量文件清点与 SHA256 校验（file-manifest.csv，可溯源）； 3. 自动质检报告（quality-report.json：结构、编码、重复、标注一致性等）； 4. 数据字典整理（data-dictionary.csv，字段/类别中英对照）； 5. 预览样例抽取（preview/，供购买前判断内容）。
中文整理说明
门类：植物与农业 / 水果类（依据《数据集中文分类体系》） 中文命名：黑皮诺葡萄数据集（原始名称 nicolaasregnier/pinotnoirgrapes） 已知问题：自动检查未发现问题（详见 quality-report.json） 配套文档：简明说明.md、README_中文.md、数据字典、文件清单、质检报告、预览样例（均随网盘下载包提供）。