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包含6种的水果花卉数据集

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简介：
本数据集汇集了六类常见水果与花卉图像，旨在为视觉识别技术的研究提供丰富素材，适用于模式识别、机器学习等领域。 深度学习水果花卉数据集共有6种类别，由于存储空间有限，删除了一些图片。每类包含1000张以上图像。

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  • 包含6种的水果花卉数据集
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    本数据集汇集了六类常见水果与花卉图像，旨在为视觉识别技术的研究提供丰富素材，适用于模式识别、机器学习等领域。 深度学习水果花卉数据集共有6种类别，由于存储空间有限，删除了一些图片。每类包含1000张以上图像。
     
  • 六种水果花卉数据集
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    《六种水果花卉数据集》包含丰富多样的水果与花卉图像资料，旨在为计算机视觉研究提供全面的学习素材。 深度学习水果花卉数据集共计包含6种类别，由于存储空间有限删减了一些图片。每种类别均超过1000张图像。
     
  • 包含102种花卉的图片数据集
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    本数据集收录了超过102种花卉的高清图片，每类花卉均包含大量样本，旨在支持图像识别与分类研究。 该数据集包含了多种花卉种类，每种都有一个独特的标识标签。以下是几个类别的示例及其对应的花名： 1: pink primrose；2: hard-leaved pocket orchid；3: cottage pink；……；100: ……
     
  • 102种花卉的分类数据集
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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。
     
  • 花卉数据集的第三部分：包含6类共6000张图片
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    本数据集为花卉图像集合的第三部分，涵盖六种类别，总计提供6000张高质量图片，旨在支持机器学习与计算机视觉研究。 该数据集是博主整理的花卉数据集的第三部分，由于上传空间限制分为三部分上传。本部分包含勿忘我、罂粟花、樱花、郁金香、月季和紫罗兰共6个分类，每个类别有1000张图片。
     
  • 莺尾花数据集与牛津花卉数据集（花卉数据集）
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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。
     
  • 102种花卉分类数据集 102flowers
    优质
    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。
     
  • 包含17种类别花卉的数据集：贝母花、雏菊、番红花、风信子、向日葵、水仙花、野百合、虎皮百合等
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    这是一个多元化的花卉数据集，包含了如贝母花、雏菊、番红花等17种不同类型的花卉图像，为研究和识别提供了丰富的资源。 一个包含17个类别的花卉数据集，每个类别有80张图像。这些类别包括：贝母花（fritillary）、雏菊（daisy）、番红花（crocus）、风信子（bluebell）、虎皮百合（tigerlily）、款冬（coltsfoot）、驴蹄草（cowslip）、毛茛（buttercup）、蒲公英（dandelion）、三色紫罗兰（pansy）、水仙花（daffodil）、向日葵（sunflower）、雪花莲（snowdrop）、野百合（lilyvalley）、银莲花（windflower）、郁金香（tulip）和鸢尾属植物（iris）。这些花卉是英国常见的种类。数据集中的图像具有较大的尺度、姿势和光线变化，同时某些类别内部的图像差异较大，并且与其他类别的图像非常相似。
     
  • YOLO水果数据集中的三种水果
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    本文将探讨YOLO框架下用于识别和分类的水果数据集，重点介绍其中三种代表性水果。通过深度学习技术优化识别精度。 对于水果图像的识别与分类任务而言，所需的数据集包含三种常见水果：苹果、香蕉和橙子。该数据集中包含了275张图片，并且已经按照训练集和验证集进行了划分，方便直接用于YOLO算法模型训练。具体来说，训练集中共有261幅图像（每种水果的数量在九十多张左右），而测试集包含93幅图像。经过100轮次的训练后，精度达到了0.92，这个结果对于初学者进行模式识别课程设计或学习深度学习而言是相当不错的起点。此外，数据集中不仅有txt格式文件直接用于YOLO训练需求，还提供了xml格式标签供用户根据自身需要转换使用。
     
  • 花卉识别数据集.zip
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    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip