Advertisement

五个不同种类的花组成的图像分类数据集（已划分好训练和验证集）

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目涉及五个不同种类的鲜花图片分类数据集，并已完成数据集的划分工作。各类型的数据均以文件夹的形式进行存储。经过验证，这些图片可以直接用于图像分类任务。通过调用ImageFolder函数即可打开相关文件夹，并且无需对原始数据进行任何预处理工作。 数据集介绍 数据总大小 数据集详情为方便查阅数据，系统提供了可视化Py文件作为辅助工具。允许用户随机上传一张图片以供查看，并将该图像置于当前工作目录中。无需修改代码结构或功能配置即可正常执行脚本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 已划分的五类鲜花识别图像数据集
    优质
    本数据集包含五大类精心标注的鲜花图像，旨在为计算机视觉和机器学习领域提供高质量训练资源，促进花卉种类自动识别技术的发展。 该数据集包含4242张鲜花图像，收集自flicr、谷歌图像和yandex图像等来源。您可以使用此数据集来识别照片中的植物。内容图片分为五类：洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英。每类大约有800张照片。这些照片的分辨率不高，约为320x240像素，并且没有统一尺寸，比例各不相同。
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
    优质
    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。
  • 害虫分类数据集：包含四种类别的训练集和测试集已划分完毕。
    优质
    本数据集专为害虫图像识别设计，涵盖四大类害虫，内含预划分的训练与测试样本，便于模型训练及性能评估。 我们有一个害虫分类数据集，包含了四种不同的害虫类别。训练集和测试集已经划分完成。
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
    优质
    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
    优质
    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
  • YOLOv8分类算法的图片训练集和数据集划分脚本
    优质
    简介：本文提供了一个用于YOLOv8物体检测模型的图像分类训练集及数据集划分的Python脚本，助力高效模型训练与验证。 YOLOv8算法的图片训练集包括玫瑰和向日葵两类图片。数据集划分脚本可以自动完成数据集的划分工作，并按照YOLOv8官方文档的要求进行，以0.8:0.2的比例分配训练集与验证集。解压密码请见相关博客文章。
  • 低光照条件下的图像分类数据集（含训练与验证集）
    优质
    本数据集专为低光照条件下图像分类而设计，包含标注清晰的训练和验证两部分，适用于提升模型在暗光环境中的识别精度。 数据集包含低光照条件下的动物与车辆分类图像（包括训练集、验证集），可以直接通过ImageFolder打开使用，无需额外处理。 该数据集中所有背景均为低光环境，涵盖从黄昏到夜晚的场景，并且包含了人、狗、猫等多种类别，适用于暗光条件下进行图像分类任务。共有12个类别：人、狗、猫、自行车等车辆类型。 【数据集概览】 - 类别总数：12类（包括动物和车辆） - 数据总大小：447 MB - 文件结构： - data目录包含train及test两个子文件夹，分别存放训练图像与测试图像。 - 训练集图片数量为5896张； - 测试集图片数量为1467张。 【其他信息】 提供了一个json字典文件用于描述各类别，并且附带了可视化脚本帮助用户更好地了解数据。只需运行该脚本并随机传入四幅图像，即可在当前目录下展示结果，无需对代码进行修改。此数据集可直接应用于yolov5的分类任务中。
  • 用于ResNet分类网络的场景分类数据集（含4400余张图片及训练/验证集划分）.zip
    优质
    本资料包提供了一个专为ResNet分类网络设计的数据集，内含超过4400张图像，并详细划分了训练与验证集，适用于各类场景分类任务。 Resnet分类网络可用的场景分类数据集包含4400多张图片，并已划分好训练集和验证集。该数据集中包括15种不同类型的场景照片：卧室、郊区、工业区、厨房、客厅、海岸、森林、高速公路、建筑、山川、田野、街道、高楼大厦、办公室和超市，每类场景的照片数量分布均匀，适合算法拟合使用。利用Resnet34训练分类模型时，准确率可以达到98%。
  • 五分类花卉数据集
    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。