UFO120水下图像数据集-ITADN社区

UFO120水下图像数据集

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UFO120水下图像数据集是一个包含多样化的水下场景和物体的大型标注图像库，旨在促进水下视觉任务的研究与开发。这个数据集还比较新。

RUIE水下影像数据集

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RUIE水下影像数据集是一套专门针对水下环境优化的图像集合，旨在促进水下视觉技术的研究与应用发展。水下图像数据集Realworld-Underwater-Image-Enhancement-RUIE-Benchma可以从相关博文中的GitHub链接下载。此资源作为备用下载使用。

水果识别图像数据集.zip

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本数据集包含大量标注清晰的水果图像，旨在支持水果种类识别的研究与应用开发，涵盖苹果、香蕉等多种常见水果。图像总数：22495张。训练集大小为16854张图片（每张图片包含一个水果或蔬菜）。测试集大小为5641张图片（每张图片同样只含有一个水果或蔬菜）。课程数量共计33个类别，涵盖各种不同的水果和蔬菜种类。图像尺寸统一为100x100像素。训练数据文件的命名格式是：[水果/蔬菜名称][id].jpg（例如苹果布雷本100.jpg），并且为了提高模型鲁棒性，许多图片还进行了旋转处理。测试集中的文件名采用的是4位数字编号形式，如 0001.jpg。训练数据结构包括33个子目录，每个水果或蔬菜类别都有自己的专属目录，并且总共有16854张用于训练的图像。测试集中则包含有5641份样本图片。此外还提供了一个.csv文件作为示例提交格式参考，其中包含了正确的ID号及相应的字符串标签信息。

MNIST数据集图像下载

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简介：MNIST数据集包含手写数字的大量标记图像，用于训练和测试机器学习算法。本资源提供该数据集中的图片下载服务。解析出的图片是.jpg格式的资源，而不是.gz格式的资源。

2020年未来杯水下图像分类初赛数据集

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2020年未来杯水下图像分类初赛数据集是由未来杯赛事提供的专用水下视觉识别训练资源，包含大量标记清晰的图片样本，旨在促进人工智能技术在复杂水下环境中的应用与研究。这是2020年未来杯水下图像分类比赛的初赛数据集。可以参考我的博客《Efficientnet_pytorch训练自己的数据集，并对数据进行分类》中的相关代码来使用这个数据集。大家可以自行下载并配合文中提供的代码一起使用。

病害感染影响下的水稻叶片图像数据集

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本数据集包含了多种病害条件下水稻叶片的图像，旨在为研究植物病害识别提供全面的数据支持。该数据集包含120张水稻染病叶片的jpg图像，根据疾病类型分为三类，每类有40张图片。

针对图像分割的水体卫星图像数据集

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该数据集专为提升图像分割技术中水体识别精度而设计，包含大量高质量卫星影像及其精细标注，适用于深度学习模型训练与验证。用于图像分割的水体卫星图像数据集由哨兵2号卫星拍摄而成。每个图像附带一个黑白掩膜，其中白色表示水面区域，黑色则代表除水域以外的部分。该掩膜是通过计算归一化水差指数（NWDI）生成的，虽然通常此方法用于检测和量化植被覆盖度，但在这里使用了更大的阈值来识别水体的存在。（数据集包含5682张图片）。

六种常见水果的图像数据集

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本数据集包含六种常见水果的高质量图像，旨在促进水果识别研究和机器学习模型训练，适用于农业自动化、库存管理和零售行业。该文件夹包含六类常见的水果图像：苹果、香蕉、梨、芒果、火龙果和橘子。每种水果约有三百五十张图片。

30种水果的图像分类数据集

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本数据集包含三十类常见水果的高清图片，旨在促进水果识别技术的研究与应用，适用于图像分类和机器学习模型训练。在人工智能领域内，图像识别与分类是重要的研究方向之一，在农业、食品业以及日常生活智能化方面有着广泛的应用价值。本段落将详细介绍一个专为深度学习模型设计的“30类水果图像分类数据集”，并探讨如何利用这个数据集进行高效的图像分类任务。该数据集中包含了30种不同的水果类型，每一种都有多张不同视角和光照条件下的图片，这样的多样性有助于训练模型识别出各种特征，提高其准确性。这些水果可能包括但不限于苹果、香蕉、橙子、樱桃等常见品种以及柠檬、石榴、猕猴桃等特色水果。深度学习模型的训练是此数据集的主要用途之一。尤其在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）表现出色。通过多层卷积和池化操作，这种类型的神经网络可以从原始图片中提取出多层次特征，并且对于图像识别特别有效。利用这个包含30种水果的数据集，我们可以构建一个基于CNN的模型，在经过充分训练后能够准确地对新的水果图片进行分类。标签如“水果图像分类数据集 30类深度学习”为我们指明了关键要素：这是一项关于图像识别的任务，需要将新输入的图像归入正确的类别；数据集中有30个不同的种类，模型需学会区分这些不同类型的水果；我们将采用深度神经网络的方法来完成这项任务。在实际操作中，“fruit30_split”的概念可能表示对整个数据集进行合理划分。通常情况下我们会将其分为训练集、验证集和测试集三部分：训练用来构建初始的机器学习模型，验证用于调整参数以避免过度拟合问题，并且最后使用未见过的数据作为测试来评估最终性能。具体操作步骤如下： 1. 数据预处理：包括但不限于清洗图片（如尺寸统一化）、去除噪声以及归一化像素值等； 2. 构建深度神经网络模型，可以选择像VGG、ResNet或Inception这样的现有架构，也可以根据需求设计新的结构； 3. 利用训练集进行模型的初步训练，并通过反向传播算法优化损失函数来改进性能； 4. 在验证集中评估模型的表现并调整超参数以提高准确率； 5. 最后使用测试集对完成训练后的模型进行全面评价。 “30类水果图像分类数据集”为深度学习的研究提供了丰富的素材，无论是学术研究还是实际应用都具有极高的价值。通过合理的训练和优化过程，我们可以开发出能够识别多种类型水果的智能系统，在自动化采摘、果实鉴定及市场分拣等领域提供支持。

SUIM：水下图像语义分割的数据集与基准-源码

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本项目提供SUIM数据集和基准代码，用于评估水下图像的语义分割算法性能。包含多种标注类别以提高模型鲁棒性。资料库（IROS 2020）介绍了一个名为SUIM的数据集，用于自然水下图像的语义分割任务。该数据集包含1525张带注释的训练/验证图片以及110个测试样本。在标签类别方面： - BW：背景或水体 - HD：潜水员 - PF：水生植物和海草 - WR：残骸与废墟 - RO：机器人及仪器设备 - RI：礁石与无脊椎动物 - FV：鱼类及其他脊椎动物 - SR：海底及其岩石 SUIM数据集使用了两种模型进行语义分割： 1. SUIM-Net（RSB）: 一个简单轻量级的全卷积编码器-解码器网络，能够快速提供合理性能。 2. SUIM-Net（VGG）: 基于VGG架构改进而来，具有更好的泛化能力。该研究提供了详细的体系结构描述，并且包含了相关的培训和测试脚本。此外还进行了基准评估以分析语义分割与显著性预测的性能表现。在比较最新的模型时使用了两个关键指标： - 区域相似度（F得分） - 轮廓精度（mIOU）实验数据及检查点可以通过提供的目录获取，以便于进一步研究和验证。 @inproceedings{islam2020s

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UFO120水下图像数据集

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