jf-floresriera/agrocomputation_227_avocado_rgb_luis_castillo

Agrocomputation 227 – Avocado RGB Damage Dataset

(By Luis Alberto Castillo Sanabria & Jesús Enrique Flores Riera)

Este conjunto de datos forma parte de la colección Agrocomputation 227, dedicada al desarrollo de recursos digitales basados en imágenes para clasificación, detección de daños y evaluación de calidad en sistemas agrícolas.
El presente dataset contiene imágenes RGB de aguacate (Persea americana) capturadas en condiciones de campo y poscosecha, con variabilidad real de daños fisiológicos, físicos, patogénicos y entomológicos.

Las imágenes fueron obtenidas por Luis Alberto Castillo Sanabria y Jesús Enrique Flores Riera, como parte de actividades de investigación en agrocomputación, visión por computador y calidad de fruto.

---

📌 General Description (English)

This dataset is part of Agrocomputation 227, a multi-species digital phenotyping collection.
It includes RGB images of avocado fruits (Persea americana) captured under field and postharvest conditions. The dataset reflects realistic variability in physiological, mechanical, pathogenic, and arthropod-related damages.

The images were collected by Luis Alberto Castillo Sanabria and Jesús Enrique Flores Riera during research in agro-computation, computer vision, and postharvest quality assessment.

---

🧩 Dataset Structure (ES / EN)

El repositorio se encuentra organizado en carpetas que representan clases visuales, dependiendo del tipo de daño o condición del fruto.

📂 Estructura general / General folder structure

1. Frutos sanos / Healthy fruits

• Aguacate/Sano

2. Daños / Damage categories

Carpeta	Descripción ES	Description EN
Daños/Artropodos	Daños por insectos y ácaros	Arthropod-related damage
Daños/Daños internos	Lesiones internas visibles	Internal fruit damage
Daños/Fisicos/lentocelosis	Lenticelosis y daños físicos	Physical / lenticelosis damage
Daños/Patogenicos/Antracnosis	Síntomas de antracnosis	Pathogenic anthracnose symptoms

Cada carpeta contiene imágenes en formatos .jpg, .jpeg o .png, manteniendo su resolución original.

---

🎯 Purpose of the Dataset / Propósito del Dataset

Español

El dataset se diseñó para:

• Entrenamiento de modelos de visión por computador (clasificación, detección).
• Desarrollo de modelos de clasificación multicategoría de daños.
• Investigación en poscosecha y calidad de fruto.
• Prácticas de fenotipado digital en agricultura de precisión.
• Entrenamiento de arquitecturas profundas como ResNet, EfficientNet, MobileNet, Xception, YOLO, entre otras.

English

The dataset supports:

• Training of computer vision models (classification, detection).
• Multiclass fruit damage classification.
• Research in postharvest quality and digital phenotyping.
• Development of agricultural AI systems using deep learning.

---

🔍 Technical Notes / Notas técnicas

• Imágenes capturadas con diferentes dispositivos, condiciones de luz y fondos.
• Dataset no balanceado, reflejando distribución real del campo.
• Ideal para tareas de:
  • Data augmentation
  • Domain adaptation
  • Robust deep learning

---

📥 How to Cite / Cómo citar

Castillo-Sanabria, L. A., & Flores-Riera, J. E. (2025).
Agrocomputation 227 – Avocado RGB Damage Dataset.
Hugging Face Datasets.

---

🔄 Future Updates / Actualizaciones futuras

• Inclusión de nuevas clases de daño.
• Limpieza y etiquetado refinado.
• Versión con máscara de segmentación.
• Anotaciones bounding-box para entrenamiento de detectores.

---

📜 License / Licencia

El dataset se distribuye bajo licencia Artistic-2.0, permitiendo uso académico y científico con atribución adecuada.