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17flowers数据集是一个用于花卉图像分类的数据库。

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简介:
该数据集包含了共计十七种不同类型的花卉,并且已经按照类别进行了清晰的划分。数据集的组织结构中,有两个独立的文件夹,分别用于存放训练集和测试集。值得注意的是,每一种花卉类别都位于一个单独的文件夹内,以便于管理和使用。

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客服
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  • Oxford-102
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    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。
  • 【8189张片】102
    优质
    本数据集包含超过8189张高质量图片,涵盖102种不同类型的花卉。每一种花卉都经过精心分类和标注,为研究者提供了一个丰富的视觉资源库,适用于各类机器学习与模式识别的研究项目。 该数据集包含102种花卉的分类图片,共有8189张图片,适用于深度学习模型训练。
  • 优质
    五分类花卉数据集包含了多种花卉图像,按品种分为五大类,每类包含多个样本,适用于图像识别和机器学习研究。 五分类花卉数据集包含多种不同类别的花卉图像,用于机器学习或深度学习中的分类任务。该数据集通常包括五个主要的花卉类别,并提供了大量标注的数据点以支持模型训练、验证及测试过程。 由于原文中并没有具体提及联系方式等信息,因此在重写时无需特别处理这些部分。如果需要进一步的信息或其他相关细节,请告知我具体内容或上下文以便更好地提供帮助。
  • 17flowers
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    17flowers图像数据集包含17种不同类型的鲜花,每类花朵有80张图像,总计1360幅图片,广泛应用于计算机视觉和机器学习研究中。 17flowers图片数据集包含17种花的类别,每种花有80张jpg图片,并按花的类别整理在了17个子文件夹中。
  • 102种
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    本数据集包含102种花卉图像,旨在为植物识别研究提供详尽资料。每类花卉均有多种样本,涵盖不同视角和光照条件,便于深度学习模型训练与验证。 一百零二类花分类数据集。
  • 模型训练
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    本数据集包含数千张各类花卉图片,旨在为机器学习和深度学习算法提供训练素材,助力开发精确的图像识别与分类系统。 花卉分类数据集包含多种不同类型的花卉图像及其标签,用于训练机器学习模型识别和分类不同的花种。该数据集包含了丰富的特征描述,并且适用于各种计算机视觉任务的研究与开发工作。
  • 102种 102flowers
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    102flowers是一个包含102种不同花卉种类的数据集,每类花卉有多个图像样本,适用于植物识别、图像分类等机器学习研究。 我们创建了一个包含102个花类别的数据集。这些类别通常在英国出现,并且每个类别包括40到258张图像不等。每个类别的具体数量可以在相应的统计页面上查看。该数据集中的图片涵盖了不同大小、姿势和光照条件的变化,同时一些类别内部存在显著差异,而有些则非常相似。我们使用了具有形状和颜色特征的Isomap方法来可视化这个数据集。
  • 莺尾与牛津
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    莺尾花数据集和牛津花卉数据集是两个著名的图像分类数据集。莺尾花数据集小巧精炼,用于基本的模式识别研究;而牛津花卉数据集包含超过8000张图片,涵盖102种不同的花卉,广泛应用于深度学习中的图像识别任务。 莺尾花数据集包含(csv、txt格式,45K)、牛津花卉数据集(17类,图像格式,60M)、花卉数据集(5类,图像格式,232M)。这些资源有些是从网上下载的。数据集已打包方便大家学习,如果有什么问题可以联系我。
  • 识别.zip
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    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。
  • 深度学习:识别
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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。