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蔬菜识别数据集-含代码与教程.zip

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简介:
本资源包提供了一个全面的蔬菜图像识别数据集,并附带详细的项目代码和使用教程。有助于进行机器学习模型训练及分类研究。 蔬菜识别数据集提供了TensorFlow代码和教程,结合作者在B站发布的视频学习内容,快速掌握相关技能不是问题。关于数据集的详细信息,请参考相应的博客文章。

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客服
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  • -.zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的蔬菜图像识别数据集,并附带详细的项目代码和使用教程。有助于进行机器学习模型训练及分类研究。 蔬菜识别数据集提供了TensorFlow代码和教程,结合作者在B站发布的视频学习内容,快速掌握相关技能不是问题。关于数据集的详细信息,请参考相应的博客文章。
  • Yolov5系统++.zip
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    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的果蔬识别系统,包含详尽的数据集、完整代码及使用教程,适用于机器学习爱好者与研究人员。 果蔬识别数据集系统+代码+教程 该果蔬识别数据集包含多种常见的水果和蔬菜图像,例如土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿(番茄)、韭菜以及香蕉等。 此项目不仅提供了一套丰富的训练样本用于开发果蔬分类模型,还配有详细的代码示例与教程文档。通过这些资源的学习者可以掌握从数据预处理到模型构建的全流程技术,并应用于实际场景中进行水果蔬菜识别任务。
  • 水果fruit-veg
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    fruit-veg 数据集包含丰富的水果和蔬菜图像样本,用于训练机器学习模型以实现准确识别各类蔬果。 文件夹内包含train、valid和test三个部分。train文件夹里存放的是训练图片及其标签,valid文件夹用于存放验证图片与对应的标签,而test文件夹则包含了测试用的图片及标签。总共有大约5000张图片,并且有15个不同的类别,例如胡萝卜、西红柿、土豆和西瓜等。
  • .zip
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    该数据集包含多种新鲜果蔬的高分辨率图像,旨在支持机器学习模型训练与测试,涵盖苹果、香蕉等多种常见水果和蔬菜品种。 果蔬识别数据集包含了土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿、韭菜、香蕉和黄瓜这12种水果蔬菜。
  • 36类常见水果分类3600张图片).zip
    优质
    本数据集包含36类常见水果和蔬菜共3600张图像,每类别100张。适用于图像识别与分类研究,有助于提升模型对果蔬的辨识能力。 该数据集包含36类果蔬的图像共计3600张,分为水果和蔬菜两大类。其中水果包括香蕉、苹果、梨、葡萄、橙子、猕猴桃、西瓜、石榴、菠萝和芒果;蔬菜则有黄瓜、胡萝卜、辣椒(包括甜椒)、洋葱、马铃薯(包括红薯)、柠檬(虽然通常归为水果)、番茄(西红柿)、萝卜(含多种类型如白萝卜等)、甜菜根、卷心菜、生菜、菠菜、大豆、花椰菜和豌豆。数据集分为三个子文件夹:训练集,每个类别包含100张图像;测试集,每个类别有10张图像用于评估模型性能;验证集,同样为每类提供10张图像以确保模型在不同条件下的表现稳定性。这些图像按具体食品名称分类存储于各个相应的子文件夹中。
  • 水果图像定位的大型
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    本数据集专注于收集并标注高质量的水果和蔬菜图像,旨在促进图像中的目标识别及精准定位研究。 该数据集包括200多个类,每类包含超过300张水果图片,所有图片都经过了旋转处理。 苹果(品种多样:深红色、金色、金红色、史密斯奶奶、粉红女士、红色、红色美味)、杏子、鳄梨(成熟和未成熟的都有)、香蕉(黄色和红色的普通香蕉以及女士手指型)甜菜根红,蓝莓,仙人掌果实,哈密瓜(两个品种),洋芋,花椰菜,樱桃(包括雷尼尔品种),樱桃蜡果(黄、红、黑各种颜色),栗子,克莱门汀柑橘类水果,椰子,带壳玉米,成熟黄瓜,大枣,茄子,无花果,姜根块茎, 石榴果实, 葡萄(有蓝色、粉色和白色品种),葡萄柚(包括粉红色和白色),番石榴(也称芭乐),榛子(或者称为山杏), 越橘 (又称蓝莓的一种), 猕猴桃,卡其果,大头菜根茎类蔬菜, 金缕梅果实或叶片, 柠檬(普通柠檬与梅耶柠檬),青柠,荔枝,柑桔类水果如橙子和柚子等,芒果(包括绿色未成熟和红色成熟的),芒果甜馅饼状的特殊品种, 桑葚浆果,油桃(有普通和平扁两种类型), 核果 (例如核桃), 大葱或洋葱(红、白不同颜色),橘子类水果如桔子或者血橙等,番木瓜,西番莲果实(又称百香果),桃子(各种品种的鲜甜多汁的果实),佩皮诺(也称奇异莓的一种), 梨 (包括阿巴特、福莱尔、凯撒红梨以及怪兽和威廉姆斯等不同种类), 胡椒果实(红色、绿色,橙色或黄色的都有),酸浆(普通类型与带壳品种),菠萝(普通大小及迷你型), 皮塔哈亚果 (也称火龙果的一种), 李子 (各种不同的成熟度和颜色)、石榴甜心部分,土豆(红肉、甜味以及白色多用途种类的都有),木瓜类水果(包括番木瓜),红毛丹(又称荔枝的一种变种), 覆盆子果实, 红醋栗或蔓越莓, 萨拉克 (一种热带浆果), 草莓(普通型和楔形品种)、柽柳树的种子或者果实,坦格洛(一种柑橘类水果),番茄等。
  • 各种、各种
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    这是一个汇集了多种蔬菜图像的大型数据集,包含各类常见及特殊蔬菜品种,旨在为农业识别和食品分类等领域提供精准的数据支持。 在IT行业特别是机器学习与人工智能领域内,数据集具有极其重要的作用。它们是用于训练算法、构建模型的基础,使计算机能够通过识别并理解数据特征来认识世界。本段所讨论的数据集专注于“各种蔬菜”,即包含大量不同种类的蔬菜图片,这些图片被用来教育计算机如何辨别不同的蔬菜类型。 一个典型的数据集通常由三个主要部分组成:训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于教导机器学习模型识别图像中的特征;验证集合则在模型训练过程中调整其参数以防止过拟合现象的发生;而最后的测试集则是用来评估经过充分训练后的模型在其从未见过的数据上的表现。 对于特定于“蔬菜”的数据集而言,我们可以预期文件结构可能如下:每个类别(即每种蔬菜)下面包含多张该类别的图片,这些图像可能有不同的尺寸和格式如JPEG或PNG。例如,“胡萝卜”、“西红柿”、“黄瓜”等子目录分别代表了不同种类的蔬菜,并且它们各自包含了相应类型的图片。 处理此类数据集时,首先需要进行预处理工作,这包括但不限于归一化(使像素值范围限于0到1之间)、调整大小以确保所有图像具有统一尺寸、以及采用诸如旋转或翻转等技术来增强模型泛化的能力。接着可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建卷积神经网络(CNN),CNN特别适用于处理和识别图像中的局部特征。 在训练CNN时,我们通过反向传播算法并结合优化方法(例如梯度下降法或者Adam),以最小化损失函数来提升模型性能。通常情况下,我们会利用验证集的反馈信息,在模型不再对验证数据表现良好之前停止进一步的学习过程,以防过拟合的发生。最后使用测试集评估训练完成后的模型在新图像上的准确率。 值得注意的是,高质量的数据对于保证机器学习模型的表现至关重要。因此需要确保数据集中没有错误标签、图片清晰无遮挡以及蔬菜种类分布均匀等因素都非常重要。如果某些类型的蔬菜样本数量过多或过少,则可能导致模型偏向于识别那些数量较多的类型而忽略其他较少见的种类。此时可以通过调整采样策略来平衡各类别的比例。 “各种蔬菜”数据集为开发高效的蔬菜识别系统提供了必要的素材,通过合理的数据处理、选择合适的机器学习算法和训练方法可以创建出能够准确辨识不同种类蔬菜的人工智能应用,并应用于农业自动化管理、超市自动结账或家庭智能家居设备等领域。这种技术不仅方便了人们的日常生活,还提高了农业生产及零售业的效率。
  • YOLO21000张图片及详细说明.rar
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    本资源包含YOLO蔬菜识别数据集,内有21,000张高质量图片及其标注信息,适用于深度学习模型训练与测试。 1. 2万张蔬菜分类图片数据集.rar 2. 包含大白菜、小白菜、胡萝卜、番茄等共15种蔬菜的图像 3. 数据集详情展示及更多数据集下载信息可参考相关文章描述
  • 98类花卉-附带.zip
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    本资源提供了一个包含98种花卉种类的数据集,内含大量标注图像及详细分类信息,并附有代码和使用教程,助力于花卉图像识别的研究与学习。 花卉识别数据集包含98类内容。通过学习TensorFlow代码及教程,并结合作者在B站发布的教学视频,可以快速掌握相关技能。关于数据集的详细信息,请参考相关的博客文章。
  • 最新版
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    简介:本数据集收录了各类常见及罕见蔬菜的信息,包括图片、名称、分类等详细资料,为农业研究和图像识别技术提供全面的数据支持。 叶菜类包括:大白菜、小白菜、抱子甘蓝、羽衣甘蓝、紫甘蓝、结球甘蓝、生菜、菠菜、韭菜、芹菜、苦苣、油麦菜、黄秋葵、空心菜、茼蒿、苋菜、香椿、娃娃菜、芥兰,荠菜,香菜,茴香,马齿苋,木耳叶和芥菜。芜荽(大叶香菜和小叶香菜)、雪里蕻以及油菜也属于这一类。另外还包括紫苏和黑芝麻。 根茎类包括:萝卜(白萝卜、胡萝卜、水萝卜),大葱,小葱,蒜头,洋葱,莴笋,山药,马铃薯与红薯;卜留克也是其中一员。此外还有芦笋(石刁柏)、牛蒡以及百合。