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KTH-TIPS纹理图像分类数据集

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简介：
KTH-TIPS纹理图像分类数据集是由瑞典皇家理工学院提供的一个广泛使用的计算机视觉研究资源，包含多种材料在不同光照、角度和遮挡条件下的纹理样本，用于促进模式识别与机器学习领域内对复杂表面特性的理解与分析。 纹理图像分类数据集KTH-TIPS包含10类纹理图像，例如橙皮和面包等。

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  • KTH-TIPS纹理图像分类数据集
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    KTH-TIPS纹理图像分类数据集是由瑞典皇家理工学院提供的一个广泛使用的计算机视觉研究资源，包含多种材料在不同光照、角度和遮挡条件下的纹理样本，用于促进模式识别与机器学习领域内对复杂表面特性的理解与分析。 纹理图像分类数据集KTH-TIPS包含10类纹理图像，例如橙皮和面包等。
     
  • Tips数据集（tips.csv）
    优质
    Tips数据集(tips.csv)记录了餐馆顾客的小费信息，包含用餐时间、账单金额等变量，适合分析小费与就餐习惯及支付情况之间的关系。 利用Python进行数据分析，使用小费数据集。
     
  • 鱼类图像分类数据集
    优质
    鱼类图像分类数据集包含数千张不同种类鱼类的照片，旨在用于训练和测试图像识别算法。该数据集有助于研究人员开发更加准确高效的鱼类自动分类系统。 一个包含许多鱼类的数据集。
     
  • 可描述的纹理图像数据集
    优质
    本数据集包含了丰富的纹理图像样本，旨在为计算机视觉和机器学习研究者提供一个全面、详细的纹理分析资源库。 Describable Textures Dataset (DTD) 是一个纹理图像数据集，包含5640张图片，根据人类感知分为47类，每类120张图片。这些图像是从Google和Flickr网站获取的，分辨率范围在300x300到640x640之间。
     
  • RSSCN7 数据集：遥感图像分类数据集
    优质
    RS-CNN7数据集是一套专为遥感图像设计的分类任务的数据集合，包含丰富的卫星和航空影像样本，旨在推动机器学习算法在遥感领域的应用与研究。 RSSCN7 数据集包含 2800 幅遥感图像，这些图像是从谷歌地球收集的，并涵盖了七种典型的场景类别：草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖。每个类别有400张图片，在四个不同的尺度上进行采样，分别是1:700, 1:1300, 1:2600 和 1:5200，每种比例各有100张图像。 数据集中的每一幅图像是400*400像素大小。由于场景的多样性以及不同季节和天气条件下的变化，并且以不同的比例进行采样，这使得该数据集具有较高的挑战性。
     
  • SVM图像分类数据集.zip
    优质
    SVM图像分类数据集包含用于支持向量机（SVM）训练和测试的各种图像文件及标签，适用于图像识别与分类研究。 这是一个博主自己制作的数据集，来源于网上，可用于学习博主的一篇关于svm算法进行图像分类的文章，无侵权行为。
     
  • CNN图像分类数据集.zip
    优质
    该资料包包含了一个用于训练和测试图像分类模型的CNN图像数据集，适用于机器学习项目与研究。 卷积神经网络图像识别使用Matlab实现。文档包含了构建卷积神经网络所需的全部代码，并且可以直接运行而无需进行任何更改。
     
  • 10类狗狗图像分类数据集
    优质
    本数据集包含多种类型犬科动物的照片，旨在用于训练机器学习模型识别和区分十种不同的狗品种。 该数据集包含10种不同狗品种的图像集合，经过精心收集和组织，适用于各种计算机视觉任务，如图像分类和物体检测。涵盖的具体品种包括： - 金毛猎犬 - 德国牧羊犬 - 拉布拉多猎犬 - 牛头梗 - 比格犬 - 标准贵宾犬 - 罗威纳犬 - 约克夏梗 - 拳师犬 - 达克斯猎犬
     
  • 迷你图像分类数据集miniImageNet.zip
    优质
    miniImageNet.zip包含一个精简版的ImageNet子数据集，专为快速实验和原型设计而设，适用于小规模图像分类研究与模型训练。 miniImageNet数据集包含100类共60000张图片，是从ImageNet数据集中节选出来的，并已完成训练集和测试集的拆分（附带代码）。基本上不存在样本不平衡的情况，如有问题可私聊博主。