数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：13478 分类类别数：4 类别名称:["overripe","ripe","rotten","unripe"] 每个类别图片数： overripe 图片数：2691 ripe 图片数：4015 rotten 图片数：4593 unripe 图片数：21

本项目使用yolov8模型作为目标检测的模型 目录 项目背景： 一、项目需求： 二、项目实现： （一）流程介绍： 1、YOLOv8环境配置： （二）、训练数据集的准备工作 1、准备好数据集： 2、划分数据集 3、训练模型 4、预测模型 三、检测结果与思考： 1、训练阶段： 2、训练结束： 训练过程视频： 四、知识体系：   （一）、网络定义： （二）、输

今天我们就来深入了解下Google Freshness算法核心，结合案例研究和实用技巧，为我们自己的网站优化提供一些思路。 Google新鲜度算法和QDF Google的新鲜度算法和查询需求的新鲜度（Query Deserves Freshness, QDF）模型是为了改善特定类型查询结果的相关性而设计的算法更新。 1. Google 新鲜度算法 谷歌的“新鲜度算法”是指谷歌搜索引擎用来确