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大型无人机拍摄的森林桩燃烧图像分类数据集（含预分组文件及类别字典）

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简介：
本数据集包含通过大型无人机获取的森林桩燃烧图像，提供详细的预分组文件和类别字典，便于研究者进行深入分析与应用。 图像分类数据集：大型无人机视角下的森林桩燃烧图像识别数据集（包括划分好的数据【文件夹保存】、类别字典文件） 【分类个数：2】燃烧、未燃烧等具体信息请查看json文件。 【数据集详情】data目录下分为训练集和测试集两个子目录，分别存放各自类别的图片。训练集中共有约20,000张图片，测试集中有8,600张图片。该数据集适用于YOLOv5分类任务以及一般的图像分类网络。 如需可视化数据集，请运行资源中的show脚本。 此外还有基于CNN的分类项目和基于YOLOv5的分类方法可供参考。

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  • 大型无人机拍摄的森林桩燃烧图像分类数据集（含预分组文件及类别字典）
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    本数据集包含通过大型无人机获取的森林桩燃烧图像，提供详细的预分组文件和类别字典，便于研究者进行深入分析与应用。 图像分类数据集：大型无人机视角下的森林桩燃烧图像识别数据集（包括划分好的数据【文件夹保存】、类别字典文件） 【分类个数：2】燃烧、未燃烧等具体信息请查看json文件。 【数据集详情】data目录下分为训练集和测试集两个子目录，分别存放各自类别的图片。训练集中共有约20,000张图片，测试集中有8,600张图片。该数据集适用于YOLOv5分类任务以及一般的图像分类网络。 如需可视化数据集，请运行资源中的show脚本。 此外还有基于CNN的分类项目和基于YOLOv5的分类方法可供参考。
     
  • 医学图像分类：肾脏结节与肿瘤的图像识别（含预划分的数据文件及类别字典）
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    本项目专注于开发用于医学图像中肾脏结节和肿瘤自动分类的技术。通过应用先进的图像处理算法和机器学习模型，旨在提高诊断效率与准确性，并提供包含训练数据集及其对应类别的详细信息。 医学图像分类：肾脏结节与肿瘤数据集 该数据集中包括划分好的训练、验证及测试三个文件夹的数据图片，并附有类别字典文件。 【分类个数：3】正常、结节、肿瘤（具体查看json文件） 【数据集详情】data目录下分为2个主要子目录，即训练集和验证/测试集合。每个集中存放各自类别的图像。 - 训练集图片总数为2800张 - 验证集与测试集各含400及800张图片 该数据可以用于yolov5的分类任务或其它分类网络模型训练。 如需可视化查看此数据集，可运行资源中的show脚本。
     
  • 微铣削刀具磨损图像的分类与识别(含预划分的数据文件及类别字典)
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    本研究针对微铣削加工中刀具磨损问题，开发了一套图像分类与识别系统。通过预处理和特征提取技术，结合机器学习算法，实现对刀具磨损状态的有效评估，并提供了数据集和类别定义以供参考。 数据集分为训练集和测试集两个目录，每个目录下存放同一类别的图片。训练集中共有3600张图片，而测试集中有900张图片。这些数据可以用于YOLOv5的分类任务或CNN分类网络的数据集。 若想可视化该数据集，可运行提供的脚本段落件。 关于CNN分类网络项目和基于YOLOv5的分类方法，请参考相关博客文章。
     
  • CT肝脏分类的医学图像数据集（4分类）【含预划分的数据、类别字典及Python可视化脚本】
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    这是一个包含预划分数据和类别字典的CT肝脏分类医学图像数据集，用于支持四类肝脏疾病的识别与分析，并提供Python脚本进行可视化操作。 该数据集包含4个分类：胆囊、正常、结石、肿瘤。数据被分为训练集和验证集两个目录下，其中训练集图片总数为9959张，验证集图片总数为2487张。这些图像可以用于YOLOv5的分类任务或传统CNN分类网络项目中。此外，提供了包含分类标签字典文件的JSON格式，并且可以通过资源中的脚本可视化数据集。有关使用CNN进行此类项目的更多信息，请参考相关博客文章。
     
  • YOLO 数据集：鱼类疾病图像识别【含预划分数据集、类别文件及可视化脚本】
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    这是一个用于鱼类疾病的图像识别的数据集，包含已分类的图片和可视化工具，旨在帮助研究者进行模型训练与验证。 YOLO 数据集：鱼身上疾病图像目标检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 该数据集按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于yolo模型训练。 类别个数（5）：细菌性疾病、真菌性疾病、健康鱼、寄生虫病、白尾病【具体参考classes文件】 数据结构如下： - 训练集包含约720张图片和对应的标签txt文件。 - 验证集包括大约100张图片及其对应标签的txt文件。 - 测试集中有约100张图片及相应的标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框，并且保存在当前目录中。此脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化图像。
     
  • 红酒数据集上的随机森林分类
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    本研究运用随机森林算法对红酒数据集进行分类分析，旨在探索影响红酒品质的关键因素，并优化预测模型准确性。 随机森林算法在红酒数据集上的分类应用。
     
  • 基于Matlab的随机森林图像分类代码-Caltech101: 使用随机化决策森林对Caltech101数据集中的图像进行分类...
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    本项目利用Matlab实现随机森林算法，应用于Caltech101数据集的图像分类任务，通过构建多棵随机决策树增强分类性能。 随机森林图像分类的Matlab代码实现使用了随机决策森林方法，并将其应用于Caltech101数据集的一个子集中进行图像分类任务。我们选取了该数据集中的十个类别，每个类别的前十五张图片用于训练模型，剩余的其他十五张图片则用来测试模型性能。 特征描述符d是多尺度密集SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，其维度为128维。该项目基于Mang Shao和Tae-Kyun Kim在2014年6月20日发布的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。此Simple-RF工具包旨在逐步解释随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集及Caltech101图像分类任务上提供详细的指导说明。 主要运行脚本包括： - main.m：执行演示并展示结果 - main_guideline: 一步一步地演练重要功能 内部函数有： - getData.m：生成用于训练和测试的数据 - growTrees.m：生长随机森林，每个决策树都进行了相应的随机化处理。
     
  • 基于随机森林的图像分类与分割
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    本研究采用随机森林算法进行图像的自动分类和精确分割，旨在提高复杂场景下的目标识别准确率及效率。 随机森林图像分类分割在jamie的大作中的执行效果好且速度快。
     
  • 森林覆盖类型数据集 - 数据集
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    该数据集包含了不同地区的森林覆盖率信息及各类树木分布情况，旨在为森林管理和生态研究提供详实的数据支持。 该数据集包含了科罗拉多州罗斯福国家森林四个地区的树木观测结果。