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17类花卉的深度学习图像集

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简介：
本图集包含17种类别丰富、形态各异的花卉图片，通过深度学习技术进行分类与识别，为研究者和爱好者提供宝贵的数据资源。 用于分类的图像数据集包含17个花卉种类，每个种类对应一个文件夹。可以根据需求调整数据量。

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  • 17类花卉的深度学习图像集
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    本图集包含17种类别丰富、形态各异的花卉图片，通过深度学习技术进行分类与识别，为研究者和爱好者提供宝贵的数据资源。 用于分类的图像数据集包含17个花卉种类，每个种类对应一个文件夹。可以根据需求调整数据量。
     
  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
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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。
     
  • 基于ResNet网络的深度学习花卉图像分类系统
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    本项目开发了一套基于ResNet架构的深度学习模型，专门用于花卉图像的自动分类。通过优化神经网络结构并利用大规模数据集进行训练，实现了高精度识别和分类不同种类的花卉图像，为植物学研究及智能园艺应用提供了有力支持。 基于深度学习ResNet网络开发的花卉分类识别系统包含5种类别的花卉（玫瑰、向日葵、紫罗兰等），并提供了训练文件以供用户自行训练模型。该系统支持单张图片或批量图片的识别，并且已经开发了GUI界面。在readme文件中详细说明了系统的使用方法和相关配置信息，确保无论是否有GPU资源都可以顺利运行。
     
  • 牛津17类花卉数据集
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    牛津17类花卉数据集包含超过8,000张来自17个不同种类花卉的照片，广泛应用于图像分类和识别的研究中。 Oxford 17 类鲜花数据集上传的内容合法合规。
     
  • 花卉数据集 -- 适用于深度学习分类 project的flower_photos.zip
    优质
    简介：该文件flower_photos.zip包含了一个用于深度学习项目中的花卉图像数据集，非常适合进行图像分类模型训练和测试。 花朵数据集可用于深度学习分类项目的实例演示。可以使用Halcon的深度学习模块或Pytorch的分类框架进行训练。
     
  • Ox-Flowers17: 17种花卉的RGB图像集，每种类别有80张图片
    优质
    Ox-Flowers17是一个包含17类花卉的RGB图像集合，每类花卉拥有80张高质量图片，为视觉识别和分类研究提供了丰富资源。 Ox-Flowers17 包含17种不同类型的花，每类包含80张RGB图像。
     
  • 基于深度学习的花朵图像分类数据集分析
    优质
    本研究深入探讨了利用深度学习技术对花朵图像进行自动分类的方法，并详细分析了相关的数据集特性与模型性能。通过优化算法和特征提取，显著提升了分类准确率。 包括四类花朵：daisy、dandelion、roses、sunflowers。 使用步骤如下： 1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data 2. 下载花分类数据集并解压至上述链接中提供的位置。 3. 解压下载的数据集到flower_data文件夹下 4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val 生成的目录结构如下： ``` ├── flower_data │ ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，包含3670个样本） │ ├── train（生成的训练集，共3306个样本） │ └── val（生成的验证集，共364个样本） ```
     
  • Oxford-102花卉图像分类数据集
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习技术的花卉识别
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    本项目运用深度学习算法，旨在开发一款高效的花卉图像识别系统。通过训练模型，能够准确识别多种花卉种类，为用户提供便捷的信息查询服务。 深度学习结合Python语言能够实现花卉识别的高效应用。