Advertisement

flower照片数据集 flower_photos.zip

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

简介：
flower_photos.zip 数据集包含了多种花卉的照片，旨在用于图像识别和分类任务的研究与开发。 本段落件夹包含五种鲜花的图片数据：玫瑰、太阳花、雏菊、蒲公英和郁金香。每种花卉约有800张图像，总计大约4000张图片，适合用于深度学习中的图像分类练习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • flower照片数据集 flower_photos.zip
    优质
    flower_photos.zip 数据集包含了多种花卉的照片，旨在用于图像识别和分类任务的研究与开发。 本段落件夹包含五种鲜花的图片数据：玫瑰、太阳花、雏菊、蒲公英和郁金香。每种花卉约有800张图像，总计大约4000张图片，适合用于深度学习中的图像分类练习。
     
  • 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。
     
  • 1000张狗的照片-数据集
    优质
    1000张狗的照片-数据集包含多样化的犬类图像资源，适用于训练计算机视觉模型识别和分类不同品种的狗狗。 在IT行业中特别是机器学习与人工智能领域，数据集扮演着至关重要的角色。狗的1000张图片-数据集是一个专门针对狗图像的数据集合，为研究人员和开发者提供了一个训练及测试计算机视觉算法的理想平台。这些图像通常用于深度学习模型的训练，帮助计算机识别并分类不同品种的狗。 我们需要理解什么是数据集：它是一组结构化的数据，可以是数字、文本或图像等形式，在计算机视觉领域则由大量标注过的图片组成，每张图附有指示其所属类别的标签。例如在这个例子中，标签可能是金毛寻回犬和德国牧羊犬等不同品种的狗。 狗的1000张图片-数据集表明它包含1000张狗的照片，并且可能涵盖了多种不同的品种，这为模型提供了足够的多样性以增强其泛化能力。然而文件名列表仅显示了其中十幅具体的图像，可能是整个数据集中的一部分或者只是样本展示。 训练深度学习模型时，这些图片会被划分为训练集、验证集和测试集：用于调整参数的验证集；评估性能的测试集以及实际进行训练的训练集。对于图像分类任务来说，每张图都会被卷积神经网络（CNN）处理并提取特征，然后通过全连接层输出各个类别的概率。 数据预处理是机器学习中不可或缺的一部分，常见的步骤包括归一化、裁剪、缩放等操作以提高模型的学习效率，并降低过拟合的风险。完成训练后可以通过混淆矩阵、准确率和F1分数来评估模型的性能。如果测试集上的表现良好，则该模型可以被部署到实际应用中，比如自动识别狗品种的应用。 狗的1000张图片-数据集为研究者提供了实践计算机视觉与深度学习技术的理想资源，通过分析这个数据集我们可以改进算法和优化模型设计，并进一步推动AI在图像识别领域的进步。同时该案例也强调了高质量且多样化的数据对于提升模型性能的重要性以及有效管理使用数据集的关键作用。
     
  • 1000张猫的照片-数据集
    优质
    1000张猫的照片-数据集包含了各式各样的猫咪图像，为研究者、开发者和爱好者提供了一个丰富的资源库，适用于训练机器学习模型或进行图像识别研究。 猫和狗的图片展示了这两种常见的宠物动物的不同特征和可爱之处。这些照片捕捉到了它们的各种姿态和表情，从慵懒地打盹到活泼好动的状态都有所体现。 这样的图像不仅能够帮助人们更好地了解不同品种的特点，还能够让喜爱小动物的人们感受到养宠的乐趣与温馨时刻。无论是作为社交媒体分享的内容还是用于宠物相关网站的插图素材，这类图片都有着广泛的应用价值和吸引力。
     
  • 莫奈2照片-数据集 (Monet2Photo)
    优质
    莫奈2照片-数据集(Monet2Photo) 是一个包含不同风格转换图像的数据集合，主要用于训练和测试将现实照片转化为印象派画作的艺术风格迁移模型。 Monet2 照片数据集包含 1193 幅莫奈绘画作品和 7038 张自然照片，每张照片都被分为训练和测试子集。
     
  • 【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset
    优质
    这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。 适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。 获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。
     
  • 花卉数据集 -- 适用于深度学习分类 project的flower_photos.zip
    优质
    简介：该文件flower_photos.zip包含了一个用于深度学习项目中的花卉图像数据集，非常适合进行图像分类模型训练和测试。 花朵数据集可用于深度学习分类项目的实例演示。可以使用Halcon的深度学习模块或Pytorch的分类框架进行训练。
     
  • 七大类水果的照片数据集
    优质
    本数据集包含各类常见水果照片，涵盖七种主要类型，旨在为计算机视觉研究提供丰富资源，促进水果识别技术的发展。 这个数据集包含七种水果的照片：苹果、香蕉、樱桃、葡萄、橙子、梨和西瓜。每一种水果大约有200到300张图片。
     
  • 车辆分类与照片去雾数据集
    优质
    本数据集包含各类清晰及模糊状态下的车辆图片，旨在支持车辆分类和去雾算法的研究。适用于智能交通系统及自动驾驶领域。 深度学习数据集包括适合卷积神经网络、空洞神经网络及残差神经网络实验的两部分： 1. 车辆分类数据集： - 输入图片并输出对应的类别。 - 包括1358张车辆图片，分为汽车、客车和货车三类。 * 汽车：779张 * 客车：218张 * 货车：360张 - 各类别的20-30%被随机选取作为测试集。 - 图片大小不一，需要统一拉伸至相同尺寸。 2. 照片去雾数据集： - 输入带雾图片并输出清晰的无雾图像。 - 包括520张图片，其中20%被随机选作测试集。 - 各图同样需调整到一致大小。 - 实验分析需要对比原图、模型生成的结果与数据集中已有的去雾版本。
     
  • 车辆牌照数据集
    优质
    车辆牌照数据集包含大量车牌图像及其标注信息，适用于车牌识别系统的训练与测试。涵盖多种车型、光照条件及拍摄角度，旨在提升模型在复杂环境下的准确性和鲁棒性。 完全手工标注的数据集里，文件名就是车牌号码，并且格式统一，适用于进行车牌识别。