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杂草分类数据集含5998张图片，涵盖5个类别.7z

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简介：
本数据集包含5998张图片，涵盖了五种不同的杂草种类，旨在为图像识别和机器学习模型提供训练资源。文件以压缩格式（.7z）存储。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测。 数据集格式：仅包含jpg图片文件，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 图片数量（jpg文件个数）：5998 分类类别数：5 类别名称： - bluegrass - chenopodium - cirsium - corn - sedge 每种类别图片数： - bluegrass: 1200张 - chenopodium: 1200张 - cirsium: 1200张 - corn: 1200张 - sedge: 1198张 重要说明：暂无特别声明。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。

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  • 杂草分类数据集含5998张图片，涵盖5个类别.7z
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    本数据集包含5998张图片，涵盖了五种不同的杂草种类，旨在为图像识别和机器学习模型提供训练资源。文件以压缩格式（.7z）存储。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测。 数据集格式：仅包含jpg图片文件，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 图片数量（jpg文件个数）：5998 分类类别数：5 类别名称： - bluegrass - chenopodium - cirsium - corn - sedge 每种类别图片数： - bluegrass: 1200张 - chenopodium: 1200张 - cirsium: 1200张 - corn: 1200张 - sedge: 1198张 重要说明：暂无特别声明。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • 打架识别分类数据集（含75,855张图片，8个类别）.7z
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    本数据集包含75,855张图像，涵盖八种不同类型的肢体冲突场景，旨在用于训练和测试机器学习模型以准确地识别打架行为。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：包含75855张jpg图片，每个类别单独存储在一个文件夹中。 分类类别数：8个 类别名称及每类图片数量： - hit: 4133 张 - kick: 5950 张 - punch: 8921 张 - push: 10335 张 - ride_horse: 16971 张 - shoot_gun: 9832 张 - stand: 11259 张 - wave: 8454 张 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • 小麦病害分类数据集（含7653张图片，12个类别）.7z
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    本数据集包含7653张图像，涵盖12种不同类型的小麦病害，旨在促进农业领域中机器学习算法的研发与应用。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹下存放着对应类别的图片。 图片总数（jpg文件个数）：7653 分类的类别数量：12 各分类下的图片数量： - crown_and_root_rot: 1102 - healthy_wheat: 1434 - leaf_rust: 1797 - powdery_mildew: 218 - wheat_aphids: 315 - wheat_cyst_nematode: 57 - wheat_loose_smut: 1017 - wheat_red_spider: 199 - wheat_scab: 545 - wheat_sharp_eyespot: 545 - wheat_stalk_rot: 274 - wheat_takeall: 150 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • 稻田慈姑类杂草图像数据集（含426张图片）
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    本数据集包含426张稻田慈姑类杂草的高质量图片，旨在促进农业领域中杂草识别的研究与应用，助力精准农业发展。 标题中的“稻田慈姑类杂草数据集（426张图片）”是指一个专门针对稻田中慈姑类杂草的图像数据集，它包含426张不同的图片，用于研究、识别或训练机器学习模型。这个数据集对于农业生物识别技术以及计算机视觉在农业领域的应用具有重要意义。 描述部分进一步强调这是一个专为研究稻田中的慈姑属植物（常见的有害物种）而设计的数据集，并且包括了426张不同类型的图像。这些图片有助于提高对这类杂草的了解，从而更好地管理它们以保护水稻生产不受影响。 标签“稻田”、“慈姑类”、“杂草”和“数据集”，明确了这一资源的主题及用途：它旨在帮助训练计算机算法识别并处理此类害草问题，进而提升农作物产量与质量。“sagittaria_v1_voc”的标注可能基于VOC（PASCAL Visual Object Classes）标准进行，这是一种广泛使用的物体检测研究基准。 从这个数据集出发，我们可以探讨以下IT相关知识点： 1. **计算机视觉**：该领域专注于使机器能够理解图像内容。在此案例中，目标是让系统识别稻田中的慈姑类杂草。 2. **数据标注**：创建高质量的数据集需要对每张图片进行详细的人工注释，包括标记出杂草的位置及类别信息。 3. **深度学习**：通常采用卷积神经网络（CNN）等技术来处理图像识别任务。这类模型能够从大量带标签的训练样本中自动提取特征，并应用于新实例的分类或定位。 4. **目标检测**：不同于简单的物体分类，目标检测不仅需要确定图片内是否存在特定类型的目标物，还需准确地标出其位置信息。 5. **农业信息技术**：利用AI技术改善农作物管理方式可以显著提高生产力、减少农药使用量并推动精准农业的发展方向。 6. **数据集构建**：创建这样的资源涉及收集图像素材、进行精细标注和整理元数据，并按照特定标准组织，以支持算法开发与测试需求。 7. **机器学习模型评估**：训练完成后通常会利用未见过的数据（即测试集合）来衡量模型的性能表现，包括精度、召回率及F1分数等关键指标。 此资源对于农业科研人员和AI开发者而言都是宝贵的资料库，它有助于推动科技创新在现代农业中的应用，并为实现更高效环保的目标提供解决方案。
     
  • 小麦叶片病害分类数据集（2942张图片，3个类别）.7z
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    本数据集包含2942张小麦叶片图像，用于训练和测试机器学习模型以识别三种不同的叶片病害。通过细致标注与分类，为研究人员提供宝贵的数据资源。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且不含标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 总图片数量（jpg文件个数）：2942张 分类的类别总数：3种 具体类别名称及每种类别下的图片数量如下： - Brown_Rust 类别下有 902 张图片 - Healthy 类别下有 1116 张图片 - Yellow_Rust 类别下有 924 张图片
     
  • 瑜伽姿态图片数据集，涵盖6种类别，每类别含200至600张图片
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    本数据集包含6类不同瑜伽姿势的图片，每类约有200到600张高质量图像，总计数千张照片，旨在支持瑜伽姿态识别研究。 这个数据集专门收集了瑜伽姿势的图像集合，旨在用于机器学习与计算机视觉研究领域。它涵盖了六种不同的瑜伽姿势类别，并且每个类别的图片数量在200到600张之间变化，确保模型训练时能够接触到足够多样的样本，从而提高识别准确性和泛化能力。 在机器学习中，这样的数据集常被用来训练图像分类模型。图像分类是计算机视觉的一个基础任务，目标是将输入的图像分配给预定义类别之一，在这里就是区分六种不同的瑜伽姿势。这项技术对于开发智能瑜伽教练应用或者自动化检测系统非常有用。 数据预处理阶段包括了标准化（如调整大小、灰度化或色彩归一化）、噪声去除以及可能的应用增强技术，例如翻转、裁剪和旋转等操作以增加训练的多样性。这些步骤有助于模型更好地理解和适应各种瑜伽姿势的表现形式。 选择合适的深度学习模型是关键环节之一。卷积神经网络（CNN）因其在图像识别中的优异性能而成为首选，常见的结构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception系列都适用于此类任务。通过多层卷积和池化操作提取特征，并利用全连接层进行分类决策。 模型训练阶段中，数据集会被划分为训练集、验证集与测试集：前者用于学习；后者则用来调优超参数及防止过拟合；最后的测试集合评估最终性能。优化算法如梯度下降或Adam等通常在反向传播过程中使用以最小化损失函数。 此外，在面对类别图片数量不均衡的问题时，可以采取过采样、欠采样或是重加权策略来确保模型对每个类别的敏感性处理得当。训练完成后，通过准确率、精确率、召回率和F1分数等评估指标量化性能表现。 部署后的系统允许用户上传自己的瑜伽姿势图片，并自动识别并提供相应的名称信息。此功能不仅帮助瑜伽爱好者自我纠正动作，也为教练提供了辅助教学工具的可能。 总体而言，该数据集为构建高精度的图像分类模型提供了丰富的素材来源，在瑜伽教育和健康管理系统中发挥重要作用。
     
  • 岩石类型识别数据集（VOC+YOLO格式），含4766张图片，9个类别.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像，涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式，便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：4766张 标注数量： - xml文件个数：4766份 - txt文件个数：4766份 标注类别总数为9种，具体名称如下： 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
     
  • CattleBreed数据集涵盖90个品种，每类含50张图像
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    CattleBreed数据集包含来自全球各地的90种不同牛的品种图片，每个类别包括50幅高质量图像，为研究和机器学习提供丰富资源。 包含的类别有：Abondance奶牛、Afrikaner阿非利卡牛、Albera阿尔伯拉、American Milking Devon美国产奶德文郡牛、Angus安格斯牛、Ankole Watusi恩科尔·瓦图西牛、Aquitaine阿基坦牛、Argentine阿根廷红牛、Armorican奥马里克纳牛、Arouquesa阿罗奎萨牛、Asturian阿斯图里亚斯奶牛、Australian Braford澳大利亚布拉福德杂交品种、Bargur巴尔古尔奶牛、Barzona巴佐娜肉用母系改良品种、Bazadaise巴斯达兹雌性繁殖体系牛种、Belgian比利时蓝牛、Belmont贝尔蒙特杂交品种、Black Hereford黑色赫里福牛种、Blonde Aquitaine浅色阿基坦牛种、Boran博尔安牛种、Braford布拉福德混血品种、Brahman瘤牛（印度水牛）、Brangus布兰格斯混合品种（布尔曼与安格斯的杂交）、Braunvieh棕瑞士奶牛、Brava布拉瓦肉用母系改良品种、Brown Swiss棕色瑞士奶牛、Burlina伯利纳乳肉兼用型牛种、Busa布萨肉牛品系、Cachena卡赫娜乳肉兼用品种、Camargue卡马尔格沼泽湿地牛种、Canadian Speckle加拿大斑点母系改良品种（Speckle Park）、Canadienne加拿大原始奶牛、Canchim坎奇姆杂交品种（Canchim为Nelore与Hereford或Angus的混血）、Caracu卡拉库肉用乳用兼备型种牛、Casta卡斯塔母系改良品种、Charolais夏洛来红白花色大型肉牛品系、Chianina奇安纳意大利巨型屠宰用公牛品系、Corriente科里恩特西班牙斗牛场上的赛跑牛种（也用于肉类生产）、Corsican科西嘉乳牛肉兼用型品种、Criollo克里奥罗南美原生奶牛或肉牛品系、Dangi达尼格印度地方性肉牛品种、Danish Red丹麦红牛、Deoni德昂尼印度次大陆的本地化水牛种群之一（用于生产牛奶和肉类）、Devon德文郡乳用母系改良品种及小型多用途奶牛，也被称为“Rouge des Prés”、“Lodge Park Devon”，或“North Devon”等名称、Dexter戴克斯特爱尔兰矮小型肉牛与乳用兼备的原始遗传资源品系（常用于家庭农场）、Dhannir达尼尔印度水牛品种、Droughtmaster抗旱大师澳大利亚杂交改良品种，结合了婆罗门和约克夏特征以适应干旱环境、Dutch Belted荷兰带状奶牛也被称为“Belted Galloway”，是一种乳用母系改良的品种。
     
  • 7000张花蕊分类图像数据集（涵盖100类）.rar
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    本资源提供一个包含7000张图像的数据集，覆盖了100种不同类型的花朵花蕊，每种类别都有详细的标注信息。适用于机器学习和计算机视觉的研究与应用。 1. 7000张花蕊分类图片数据集（包含100个类别）。 2. 数据集详情展示及更多数据集下载请参考相关文章。
     
  • 昆虫识别数据集（VOC+YOLO格式），含1873张图片，7个类别.7z
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    本数据集包含1873张图像和七个不同的昆虫类别，采用VOC与YOLO兼容格式，适用于昆虫识别任务的模型训练和验证。 数据集格式：Pascal VOC 格式 + YOLO 格式（不包含分割路径的 txt 文件，仅包含 jpg 图片及对应的 VOC 格式 xml 文件和 YOLO 格式 txt 文件）。 图片数量（jpg 文件个数）：1873 标注数量（xml 文件个数）：1873 标注数量（txt 文件个数）：1873 标注类别数目：7 标注类别名称：Boerner, Leconte, Linnaeus, acuminatus, armandi, coleoptera, 和linnaeus 每个类别的标注框数： - Boerner 框数 = 1859 - Leconte 框数 = 2711 - Linnaeus 框数 = 1046 - acuminatus 框数 = 1130 - armandi 框数 = 1932 - coleoptera 框数 = 2163 - linnaeus 框数 = 907 总框数：11748 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框。 重要说明： 暂无特别声明。