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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • YOLO 数据集：家庭环境中家具识别（28类）【内含划分好的数据集及类别文件】
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    本资源提供了一个包含28种类别家具的家庭环境下的YOLO数据集，包括精确标注和清晰分类，适用于训练高效的物体检测模型。 项目包含家庭场景下的家具识别（28类别），数据集已经划分好，并附有类别class文件。图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，训练集共有5757张图像、验证集有520张图像，均已标注。
     
  • 9种纸币面额的图像分类数据集【含划分好的数据、类别字典及Python数据可视化脚本】
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    该数据集包含九种类别的纸币面额图像，附带详细标注和Python脚本用于数据展示与分析。 数据包含：9种纸币面额识别【包括划分好的训练集、类别字典文件以及Python数据可视化脚本】 分类个数为9类，分别是1元、10元、100元、200元、500元等。 数据集详情如下：data目录下分为train和test两个子目录。其中，train用于训练模型的数据总数为546张图片；test作为验证集使用，包含总共100张图片。这些数据可以用来构建YOLOv5的分类任务所需的数据集。 此外还包括一个json文件，内含9种纸币面额的类别字典信息。 为了便于查看和理解数据情况，提供了一个Python脚本用于可视化展示随机选取的4张图片，并将生成的结果保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 已划分的五类鲜花识别图像数据集
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    本数据集包含五大类精心标注的鲜花图像，旨在为计算机视觉和机器学习领域提供高质量训练资源，促进花卉种类自动识别技术的发展。 该数据集包含4242张鲜花图像，收集自flicr、谷歌图像和yandex图像等来源。您可以使用此数据集来识别照片中的植物。内容图片分为五类：洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英。每类大约有800张照片。这些照片的分辨率不高，约为320x240像素，并且没有统一尺寸，比例各不相同。