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title: fruits100
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repository: tany0699/fruits100
chinese_name: "水果分类"
last_updated: 2023-05-11
license: "Apache License 2.0"
storage_size: "1.2 MB"
domain:
  - image
tasks:
  - image-classification
size_scale:
  - 10k-1m
downloads: 29244
stars: 46
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# fruits100

> fruits100 - tany0699 在 ModelScope 开源的数据集。100种水果分类数据集

tany0699/fruits100 是 ModelScope 魔搭社区上的image-classification数据集，涉及 image 领域，存储大小 1.2 MB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: tany0699/fruits100
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: image-classification
- **Domain**: image
- **Storage size**: 1.2 MB
- **Downloads**: 29244
- **Stars**: 46
- **Last updated**: 2023-05-11

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/fruits100

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## 数据集描述
### 数据集简介
数据集包含100种类型的水果图像。

### 数据集支持的任务
可用于模型验证、性能评估、模型分类训练等。

## 数据集的格式和结构
### 数据格式
数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。


### 数据集加载方式
```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode

ms_train_dataset = MsDataset.load(
            'fruits100', namespace='tany0699',
            subset_name='default', split='train') # 加载训练集
print(next(iter(ms_train_dataset)))

ms_val_dataset = MsDataset.load(
            'fruits100', namespace='tany0699',
            subset_name='default', split='validation') # 加载验证集
print(next(iter(ms_val_dataset)))
```
  
### 数据分片
本数据集包含train和val数据集。
| 子数据集    |        train | val |     test |
|---------|-------------:|-----------:|---------:|
| default |  训练集 |  验证集  | / |

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/fruits100.git
```