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PyTorch天气识别代码及包含四种天气类型的2300张图片的数据集.rar

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简介：
本资源提供一个PyTorch实现的天气识别项目代码和相关数据集。数据集包括晴天、雨天、雪天和阴天共2300张图片，可用于训练图像分类模型。 PyTorch天气检测代码搭配四种天气类型的2300张图片数据集，这些高质量的真实场景图片格式为jpg，并且包含丰富的数据场景。关于数据集的详细展示和更多下载信息，请参考相关文章。

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  • PyTorch天气识别代码及包含四种天气类型的2300张图片的数据集.rar
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    本资源提供一个PyTorch实现的天气识别项目代码和相关数据集。数据集包括晴天、雨天、雪天和阴天共2300张图片，可用于训练图像分类模型。 PyTorch天气检测代码搭配四种天气类型的2300张图片数据集，这些高质量的真实场景图片格式为jpg，并且包含丰富的数据场景。关于数据集的详细展示和更多下载信息，请参考相关文章。
     
  • 基于PyTorch的四种天气图片数据分类
    优质
    本文介绍了一种使用PyTorch框架进行天气图片分类的方法，探讨了四种不同的模型在识别和分类不同天气状况下的图像效果。通过对比实验结果分析，为气象预测提供新的技术思路与实践指导。 四种天气图片数据分类（pytorch）
     
  • 包含1530张图片的天气数据集（五种不同的天气状况）
    优质
    这是一个庞大的图像数据库，收录了超过1500张描绘不同天气条件下的场景照片。该资料库涵盖了五种主要天气类型，为研究和开发基于视觉的气象识别系统提供了宝贵资源。 天气数据集包含1530张图片，展示了五种不同的天气情况。该数据集包括六个文件夹：五个文件夹分别包含每个类别的图像，另一个文件夹则包含了所有类别中的图像。此外，还有一个CSV文件用于标注alien-test文件夹中图像的标签。
     
  • 天气图片识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含了丰富的天气相关图片样本，旨在用于训练和测试天气图片识别模型，涵盖多种天气状况。 天气图像识别数据集.zip
     
  • 极端天气图像数据集 - 60,000张各类天气图片 - 文件含下载链接
    优质
    本数据集包含60,000张展示各种极端天气状况的高质量图片，适用于气象研究、模型训练等领域。文件提供直接下载链接。 该数据集包含6个常见天气类别的60000张图像，这些类别包括晴天、多云、下雨、下雪、薄雾和雷雨天气。各类别图片数量如下：晴天10000张，多云10000张，雨天10000张，大雪10000张，薄雾10000张，雷雨10000张。
     
  • 天气识别数据集：weather_photos
    优质
    weather_photos数据集包含大量标记的照片，每张照片都与特定的天气条件相关联，如晴天、雨天或雪天等，适用于训练和测试图像分类算法。 该数据包含多云、下雨、晴天和日出四种类型天气的照片，并将其分为四个文件夹，每个文件夹对应着相应的天气图片。 | 文件夹名称 | 天气类型 | 数据量 | | --- | --- | --- | | cloudy | 多云 | 300 | | rain | 下雨 | 215 | | shine | 晴天 | 253 | | sunrise | 日出 | 357 | 以上是数据的详细信息。
     
  • WeatherDataset: 多类别天气图像分类的数据集
    优质
    WeatherDataset是一个多类别天气图像分类的数据集，包含多种天气条件下的高质量图片，旨在促进气象识别技术的研究与发展。 天气数据集用于多类天气图像分类的网络。 在TensorBoard上展示图。 进行准确性测试、精度训练以及损失测试与火车（损失训练）的相关工作。
     
  • 包含9000个样本的天气分类数据集
    优质
    这是一个庞大的天气分类数据集，包含了9000个详细的样本记录。每个样本都经过精心标注和分类，旨在为气象研究、机器学习模型训练以及数据分析提供丰富而有价值的信息资源。 使用CNN模型进行训练后，最佳结果达到了96.3%的准确率。数据集包含7180张图像作为训练集，以及808张图像作为测试集。类别包括：cloudy（多云）、dew（露水）、fogsmog（雾或烟雾）、frost（霜冻）、glaze（冰衣）、hail（冰雹）、lightning（闪电）、rain（雨）、rainbow（彩虹）、rime（明冰霜）、sandstorm（沙尘暴）、shine（晴朗光线明亮的天空）和snow（雪）。训练数据位于data/train_data文件夹中，测试数据则在data/test_data文件夹内。