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十二类别的猫咪图像分类数据集

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简介：
十二类别的猫咪图像分类数据集包含多样化的猫咪图片，旨在促进机器学习模型识别和区分不同品种或类型猫的能力。该资源适用于训练和评估图像分类算法的性能。 猫咪图像分类数据集包括十二个品种：阿比西亚猫、孟加拉豹猫、暹罗猫、无毛猫、伯曼猫、孟买猫、英国短毛猫、埃及猫、缅因猫、波斯猫、布偶猫和俄罗斯蓝猫。该数据集适用于猫咪品种识别及图像分类任务，训练集中有2160张图片，测试集中包含240张图片。

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  • 十二类别的猫咪图像分类数据集
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    十二类别的猫咪图像分类数据集包含多样化的猫咪图片，旨在促进机器学习模型识别和区分不同品种或类型猫的能力。该资源适用于训练和评估图像分类算法的性能。 猫咪图像分类数据集包括十二个品种：阿比西亚猫、孟加拉豹猫、暹罗猫、无毛猫、伯曼猫、孟买猫、英国短毛猫、埃及猫、缅因猫、波斯猫、布偶猫和俄罗斯蓝猫。该数据集适用于猫咪品种识别及图像分类任务，训练集中有2160张图片，测试集中包含240张图片。
     
  • 猫咪十二类数据集.zip
    优质
    《猫咪十二类数据集》包含各种室内及室外环境下的高质量猫咪图像和视频资料，涵盖12个不同种类，总计数千样本，适用于训练机器视觉模型。 猫十二分类数据集.zip包含了多种不同类别的猫咪图像资料。
     
  • 二分类与十分类的图像识别方法
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    本研究探讨了二分类与十分类在图像识别中的应用，通过对比分析不同算法的效果和效率，提出了一种改进型图像识别模型。 二分类的数据集是NG的猫的数据集，十分类的数据集是CIFAR-10的数据集。
     
  • 水果图像的深度学习十二分类数据集
    优质
    本数据集包含多种水果图像，旨在支持基于深度学习技术的十二类水果自动识别研究与应用开发。 数据集包含十二种常见水果的分类图像：香蕉、草莓、菠萝、苹果、西瓜、火龙果、葡萄、梨、橘子、猕猴桃、石榴和芒果。该数据集被划分为训练集和测试集： - 训练集：包括2340张训练图像，每个类别的图像数量在100到300之间。 - 测试集：包含581张测试图像。 解压后的文件目录结构如下： - data-train（训练集） - data-test（测试集）
     
  • WeatherDataset: 多类别天气图像分类的数据集
    优质
    WeatherDataset是一个多类别天气图像分类的数据集，包含多种天气条件下的高质量图片，旨在促进气象识别技术的研究与发展。 天气数据集用于多类天气图像分类的网络。 在TensorBoard上展示图。 进行准确性测试、精度训练以及损失测试与火车（损失训练）的相关工作。
     
  • 二分类的猫狗图片识别
    优质
    本项目旨在开发一种高效的机器学习模型，用于准确区分和识别图像中的猫与狗。通过大量的标记数据训练，该模型能够有效地区分这两种常见的宠物动物，在猫狗爱好者及科研领域有广泛的应用前景。 猫狗图片识别（二分类）
     
  • 猫与狗图像分类的Kaggle竞赛数据集
    优质
    本数据集来自Kaggle上的猫与狗图像分类竞赛，包含大量高质量的猫和狗图片，用于训练机器学习模型识别宠物种类。 Kaggle上的竞赛数据用于区分猫和狗两类对象，数据格式为处理后的CSV文件。
     
  • 鱼类图像分类数据集
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    鱼类图像分类数据集包含数千张不同种类鱼类的照片，旨在用于训练和测试图像识别算法。该数据集有助于研究人员开发更加准确高效的鱼类自动分类系统。 一个包含许多鱼类的数据集。
     
  • 基于VIT（视觉变换器）的猫狗数据集二分类图像识别项目
    优质
    本项目运用视觉变换器模型对猫和狗的数据集进行高效的二分类图像识别，旨在探索深度学习在动物图像分类中的应用潜力。 本项目基于VIT（vision transformer）迁移学习进行图像分类。模型已训练完毕，可以直接运行，在配备8个GPU的服务器上经过200个epoch的训练后，准确率达到0.995。资源中包含了一个猫狗二分类数据集。如需使用自己的数据集进行训练，请查阅README文件中的相关说明。