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Agrocomputation 227 – RGB Shelf Life (branch onion / Shelf-life RGB Images)

Agrocomputation 227 – Vida útil RGB (Cebolla/ Imágenes RGB de shelf life)

Este conjunto de datos forma parte de la colección Agrocomputation 227 y corresponde a imágenes RGB obtenidas durante un experimento de vida útil (shelf life) de cebolla, adquiridas en condiciones controladas de poscosecha.

Las imágenes fueron tomadas por Leslie Walessa Castaño Tarazona,Cidy Umbacia Ramirez y Jesús Enrique Flores Riera, en el marco de actividades de investigación en agrocomputación y calidad poscosecha.

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This dataset is part of the Agrocomputation 227 collection and contains RGB images acquired during a onion shelf-life experiment, under controlled postharvest conditions.

The images were collected by Leslie Walessa Castaño Tarazona and Jesús Enrique Flores Riera, within research activities on agro-computation and postharvest quality.

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Descripción general / General description

El dataset contiene imágenes RGB organizadas en 4 clases que representan diferentes tiempos de almacenamiento, expresados como Días Después de Cosecha (DDC):

• Clase 1 → DDC 2 días
• Clase 2 → DDC 6 días
• Clase 3 → DDC 10 días
• Clase 4 → DDC 14 días

En la codificación interna de ddc_class usada por Hugging Face, estas clases se representan como:

ddc_class	Carpeta original	Días después de cosecha (DDC)
0	1	2 días
1	2	6 días
2	3	10 días
3	4	14 días

Cada imagen muestra frutos en diferentes estados fisiológicos y visuales a medida que avanza el tiempo de almacenamiento, lo que hace que este conjunto de datos sea especialmente útil para:

• Estudios de calidad poscosecha.
• Entrenamiento de modelos de visión por computador para clasificar estados de vida útil.
• Aplicaciones de aprendizaje profundo orientadas a estimar o predecir el tiempo de almacenamiento a partir de imágenes.

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The dataset contains RGB images organized into 4 classes that represent different storage times, expressed as Days After Harvest (DAH):

• Class 1 → 2 DAH
• Class 2 → 6 DAH
• Class 3 → 10 DAH
• Class 4 → 14 DAH

In the internal ddc_class encoding used by Hugging Face, these classes are mapped as:

ddc_class	Original folder	Days after harvest (DAH)
0	1	2 DAH
1	2	6 DAH
2	3	10 DAH
3	4	14 DAH

Each image shows fruits at different physiological and visual states as storage time increases, making this dataset particularly useful for:

• Postharvest quality studies.
• Training computer vision models to classify shelf-life stages.
• Deep learning applications aimed at estimating or predicting storage time from images.

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Estructura de los datos / Data structure

En el repositorio original, las imágenes se almacenan en un formato tipo imagefolder, con la siguiente estructura (ejemplo):

Imagenes RGB Shelf life/
    1/   # DDC 2 días
    2/   # DDC 6 días
    3/   # DDC 10 días
    4/   # DDC 14 días