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7890张蛇类图片数据集按35个物种分类整理而成.zip

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简介：
包含7890张不同种类的蛇类图片，并涵盖35种不同类型的蛇

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  • 35种蛇的数据集用于蛇分类
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    该数据集涵盖了35种不同种类的蛇图像，并包含约7800张图片。该数据集特别适用于训练自定义分类模型或蛇类检测系统。
  • 西红柿成熟度分类数据集（LabelMe格式，含686张图片，3个类别）.zip
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    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段，适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图：请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式（不包含mask文件，仅包括jpg图片及其对应的json文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：686张 - 标注数量（json文件个数）：686份 - 标注类别数：3类 - 标注类别名称：[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量： - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注，对各类别进行了多边形（polygon）的绘制。 重要说明：可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明：本数据集中提供的标注信息准确且合理，并不对训练模型后的精度做出任何保证。
  • 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
  • 【8189张图片】102类花卉分类图像数据集
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    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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 垃圾分类数据集-8类VOC标注-1万张图片.zip
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    本数据集包含1万张针对垃圾分类的图像，每张图片已进行VOC格式的8种类别详细标注，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含8个种类的物品：“笔”、“金属罐子”、“纸盒”、“口罩”、“电池”、“药片胶囊”、“纸张”和“瓶子”，每类都有1000多张图片，总计超过一万张已标注好的VOC格式的数据。这些数据非常适合初学者进行目标检测的学习以及用于垃圾分类训练模型的开发。
  • 狗狗图像数据集（含20种类别，每类180张照片）
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    本数据集包含3600张高质量图片，涵盖20种不同犬种，每个类别均有180幅图像，适用于深度学习模型训练和测试。 训练狗狗进行分类识别可以通过参考视频教程来学习。例如，在B站上有一个关于如何训练狗狗的视频（原链接：https://www.bilibili.com/video/av33504629），这个视频提供了详细的指导和技巧，可以帮助你更好地理解和实践这一过程。