Advertisement

Oxford花卉与文本描述数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Oxford花卉与文本描述数据集汇集了大量花卉图像及对应的文字描述，旨在促进计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究。 Oxford花卉数据集包含用于文本生成图像训练的数据。其中102flower子集中有8189张英国花卉的图像，每个图像对应text_c10中的十条描述性文本，共计8189*10条文本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Oxford花卉与文本描述数据集
    优质
    Oxford花卉与文本描述数据集汇集了大量花卉图像及对应的文字描述，旨在促进计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究。 Oxford花卉数据集包含用于文本生成图像训练的数据。其中102flower子集中有8189张英国花卉的图像，每个图像对应text_c10中的十条描述性文本，共计8189*10条文本。
     
  • Oxford-102花卉图像分类数据集
    优质
    Oxford-102花卉图像分类数据集包含超过十类别的102种不同种类的花朵的图片，用于训练和测试机器学习模型在复杂自然背景下准确识别花卉的能力。 Oxford 102 Flowers Dataset 是一个用于图像分类的花卉集合数据集，包含102种花，每种花有40到258张图片。该数据集于2008年由牛津大学工程科学系发布。它适用于深度学习研究者验证神经网络性能，并且主流的VGG、GoogLeNet和残差网络等模型都可以用于训练此数据集。对于初学者来说，这是一个很好的实践工具，可以将整个集合划分为6149张图片用作训练集，1020张图片作为验证集以及另外的1020张图片作为测试集。
     
  • 配置完善的Oxford-102 Flower数据集 - DFGAN花卉数据集
    优质
    DFGAN花卉数据集是基于Oxford-102 Flower数据集构建的一个配置完善的数据集合，包含多种花卉类别及其详细标注信息，适用于图像分类和生成模型训练。 本段落件包含配置好的Oxford-102 Flower数据集，可以直接用于DF-GAN 2022版本的训练与测试，也可以根据需要替换为自己的数据集进行训练。文件夹内包括图像数据集、文本数据集以及以下文件：flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle和captions.pickle。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集。该数据集包含8189张图像，这些图像被划分到103个不同的花卉类别中，涵盖了英国常见的各种花卉类型。整个数据集分为训练、验证和测试三个部分：每个类别的前十个图像是用来作为训练或验证的一部分；剩余的6129张图片则构成测试集（每种类型的花至少有20张图像）。 在各类别内，百香花拥有最多的图片数量，而桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花这类花卉的数量最少，每个类别仅有40个样本。所有图像均被重新调整大小以确保最小尺寸为500像素。
     
  • 莺尾花数据集与牛津花卉数据集（花卉数据集）
    优质
    莺尾花数据集和牛津花卉数据集是两个著名的图像分类数据集。莺尾花数据集小巧精炼，用于基本的模式识别研究；而牛津花卉数据集包含超过8000张图片，涵盖102种不同的花卉，广泛应用于深度学习中的图像识别任务。 莺尾花数据集包含(csv、txt格式，45K)、牛津花卉数据集（17类，图像格式，60M）、花卉数据集(5类，图像格式，232M)。这些资源有些是从网上下载的。数据集已打包方便大家学习，如果有什么问题可以联系我。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（02）
    优质
    本数据集包含各类花卉图片及对应标签，旨在辅助开发人员训练机器学习模型进行花卉图像分类。附带的训练源码有助于用户快速上手使用该数据集。 花卉数据集（02）包含了一份花卉图像集合及相应的训练源代码。这批数据集中共有16种不同的花卉种类，总计约32,000张图片，每一种大约有2,000张分辨率为224x224的彩色图。具体包括千屈菜、射干、旋覆花、曼陀罗、桔梗、棣棠、狗尾草、狼尾草、石竹、秋英、粉黛乱子草、红花酢浆草、芒草、蒲苇、马鞭草和黄金菊等花卉。 训练源代码基于TensorFlow架构，使用Python编写。此代码集成了23种主流的图像分类模型，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行数据集的训练工作。需要注意的是，这是第一批花卉数据集；每一批次的数据集中包含的具体花卉种类会有所不同。如果需要更多批次的花卉数据集，请根据具体需求下载相应的版本。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（01）
    优质
    本资料包含精心挑选和标注的花卉图片集，旨在辅助开发高效的花卉识别模型。此外，还提供了用于训练模型的相关源代码，便于学习和研究使用。 花卉数据集（01）包含了一份花卉数据集及相应的训练源码。该批数据集中共有16种不同的花卉，总计32,000张图片，每类花卉约有2000张分辨率为224x224的彩色图像。具体包括以下种类：一年蓬、三叶草、三角梅、两色金鸡菊、全叶马兰、全缘金光菊、剑叶金鸡菊、婆婆纳、油菜花、滨菊、石龙芮、绣球小冠花、蒲公英、蓝蓟、诸葛菜和鬼针草。训练源码采用基于PyTorch架构的Python代码编写，集合了23种主流图片分类模型，用户在进行数据集训练时可根据需求选择合适的模型使用。此为第一批花卉数据集，后续每一批次将包含不同种类的花卉，请根据需要下载更多批次的数据集。
     
  • 花卉识别数据集.zip
    优质
    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip
     
  • YOLO花卉识别数据集
    优质
    YOLO花卉识别数据集是一个专为实现高效、精准的花卉图像分类和检测而设计的大规模标注数据集合。 YOLO鲜花检测数据集使用lableimg软件进行标注，包含真实场景的高质量jpg图片。标签有两种格式：VOC和yolo，分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。该数据集涵盖丰富的应用场景，并包括桃花、梨花和玫瑰花三种类别。 此描述基于的数据集及其应用效果可以参考相关文献或博客文章进行深入研究。
     
  • OxFlowers17牛津花卉数据集
    优质
    OxFlowers17是牛津大学开发的一个包含1,025张图片的数据集，涵盖17种不同种类的花卉，广泛用于图像识别和分类任务的研究与测试。 数据集为17 Category Flower Dataset，该数据集由牛津大学Visual Geometry Group选取英国常见的17种花组成；每种花包含80张图片，整个数据集中共有1360张图片；类别已经预分好，标签即最外层文件夹的名字，在读取输入标签时可以直接通过文件读取的方式进行。
     
  • 牛津花卉数据集.zip
    优质
    《牛津花卉数据集》包含超过八千张高质量图像，涵盖一百二十种不同类型的英国花卉。此数据集广泛应用于计算机视觉领域中花朵识别与分类的研究和开发工作。 牛津花卉数据集包含80张图片一组，已经分类为17组。