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图像分类中的深度学习：花卉识别数据集

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简介：
本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。

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  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
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    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。
     
  • 17类花卉的深度学习图像集
    优质
    本图集包含17种类别丰富、形态各异的花卉图片，通过深度学习技术进行分类与识别，为研究者和爱好者提供宝贵的数据资源。 用于分类的图像数据集包含17个花卉种类，每个种类对应一个文件夹。可以根据需求调整数据量。
     
  • 图像识别中的机器学习：花卉图片数据集
    优质
    本项目聚焦于利用机器学习技术进行图像识别，特别是针对花卉图片的数据集分析与模型训练。通过构建高效算法，旨在提高对各类花卉图片的自动分类和识别能力。 花卉图片的数据集包含各种不同种类的花卉图像，通常用于计算机视觉任务如图像识别、分类和检测等。数据集中的图片有助于机器学习模型学会如何区分不同的花卉类型。
     
  • 深度学习在花卉数据集上的分类与识别及训练代码
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    本项目聚焦于运用深度学习技术对花卉图像进行高效准确的分类和识别，包括模型构建、训练优化及开源代码分享。 本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47,770张图片，分为24类，每一类包含了大约2500张图片，图片尺寸为224x224。分类训练代码用于训练花卉识别模型，并内置了多种主流的图像分类模型，例如VGG系列、ResNet系列、Inception系列和MobileNet系列等。
     
  • 花卉图像识别数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量精心标注的花卉图片，旨在促进花卉种类自动识别技术的研发与应用。 图像识别—花卉识别数据集包含5类花朵：菊花、玫瑰、蒲公英、向日葵和郁金香，每种类别大约有500到600张照片。该数据集用于训练和验证花朵分类模型。
     
  • 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。
     
  • 五类花卉识别的数据集
    优质
    本数据集包含多种五类常见花卉的照片，旨在为机器学习和计算机视觉研究提供训练与测试资源，助力花卉图像分类技术的发展。 网上的一个包含4000多张图片的五分类花卉数据集中有很多不满意的照片，甚至玫瑰组里全是月季。我手动去除了不满意的图片，并留下了2671张照片，包括了数据集txt文件，现在提供给大家使用。
     
  • 基于深度学习的花朵图像分类数据集分析
    优质
    本研究深入探讨了利用深度学习技术对花朵图像进行自动分类的方法，并详细分析了相关的数据集特性与模型性能。通过优化算法和特征提取，显著提升了分类准确率。 包括四类花朵：daisy、dandelion、roses、sunflowers。 使用步骤如下： 1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data 2. 下载花分类数据集并解压至上述链接中提供的位置。 3. 解压下载的数据集到flower_data文件夹下 4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val 生成的目录结构如下： ``` ├── flower_data │ ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，包含3670个样本） │ ├── train（生成的训练集，共3306个样本） │ └── val（生成的验证集，共364个样本） ```
     
  • 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。