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Oxford 102 Flowers 图片数据集

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简介：
Oxford 102 Flowers 数据集是由牛津大学植物学系提供的包含102种不同花卉及其特征的图像集合，每类花朵均拥有数十张高质量图片。 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，每种花分为40到258张图片。该数据集由牛津大学工程科学系于2008年发布，并有一篇相关论文《Automated flower classification over a large number of classes》。

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  • Oxford 102 Flowers 图片数据集
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    Oxford 102 Flowers 数据集是由牛津大学植物学系提供的包含102种不同花卉及其特征的图像集合，每类花朵均拥有数十张高质量图片。 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，每种花分为40到258张图片。该数据集由牛津大学工程科学系于2008年发布，并有一篇相关论文《Automated flower classification over a large number of classes》。
     
  • Oxford-102花卉图像分类数据集
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    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。
     
  • Oxford 102 Flowers.zip
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    Oxford 102 Flowers是一份详尽的植物图集，包含102种花朵的高清图像和详细描述，适合园艺爱好者、学生及研究人员参考使用。 花卉数据集包含102个类别，所有分类都是手工完成的，并且已经划分了验证集、测试集和训练集。
     
  • 配置完善的Oxford-102 Flower数据集 - DFGAN花卉数据集
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    DFGAN花卉数据集是基于Oxford-102 Flower数据集构建的一个配置完善的数据集合，包含多种花卉类别及其详细标注信息，适用于图像分类和生成模型训练。 本段落件包含配置好的Oxford-102 Flower数据集，可以直接用于DF-GAN 2022版本的训练与测试，也可以根据需要替换为自己的数据集进行训练。文件夹内包括图像数据集、文本数据集以及以下文件：flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle和captions.pickle。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集。该数据集包含8189张图像，这些图像被划分到103个不同的花卉类别中，涵盖了英国常见的各种花卉类型。整个数据集分为训练、验证和测试三个部分：每个类别的前十个图像是用来作为训练或验证的一部分；剩余的6129张图片则构成测试集（每种类型的花至少有20张图像）。 在各类别内，百香花拥有最多的图片数量，而桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花这类花卉的数量最少，每个类别仅有40个样本。所有图像均被重新调整大小以确保最小尺寸为500像素。
     
  • Oxford-IIIT 宠物图像数据集
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    Oxford-IIIT宠物数据集是由牛津大学和印度Indraprastha理工学院联合开发的一个专门用于训练与测试图像分类算法的数据集，包含超过10,000张各类宠物（狗和猫）的图片。每张图片都被标注了品种信息，总共有37种不同的犬类和37种不同种类的猫。该数据集被广泛应用于计算机视觉领域中深度学习模型的研究与开发。 The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种不同的宠物种类，每种大约有200张图片，并且还包括了每个宠物的轮廓标注信息。
     
  • 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: ……
     
  • Oxford-IIIT Pet 数据集
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    Oxford-IIIT Pet数据集是由牛津大学与IIIT Hyderabad合作开发的一个包含37种不同品种、共计约1万张猫狗图片的数据集，每张图均附有标注的品系、种类和分割掩模。该数据集广泛用于宠物图像分类及姿态估计的研究中。 Oxford-IIIT宠物数据集是一个包含37个类别宠物的图像集合，每个类别的图片数量大约为100张，该数据集由牛津大学的Visual Geometry Group创建。这些图像在比例、姿势及照明方面存在显著差异，并且每一张图都有相关的品种标签、头部区域注释以及像素级别的三通道分割标注信息。
     
  • TensorFlow 花卉数据集 TensorFlow Flowers
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    TensorFlow花卉数据集是由TensorFlow官方提供的一个用于图像分类的数据集合，包含了多种花卉的照片及标签信息。 TensorFlow Flowers 数据集是一个专为 TensorFlow 设计的图像识别数据集，主要用于训练和测试机器学习模型，特别是用于图像分类任务。这个数据集包含了不同种类的花卉图片，使得开发者可以构建并训练一个模型来识别不同的花朵。 该数据集与花卉图像相关，很可能是用来教授机器区分各种花卉类别。TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，它提供了一系列强大的工具用于构建和部署机器学习模型。在这个数据集中，用户可以利用 TensorFlow 的 API 和工具进行深度学习模型训练，以实现对花卉图片的智能识别。 “数据集”一词暗示这是一个包含大量样本的数据集合，用于机器学习或深度学习的训练和验证。在机器学习中，数据集是至关重要的因为它提供了模型学习的基础材料。TensorFlow Flowers 数据集提供的这些花卉图片可以帮助模型了解并区分不同花朵的特点，从而实现准确分类。 【压缩包子文件的文件名称列表】： 1. `dataset_info.json`：这个文件通常包含了关于数据集的元信息（如结构、大小、类别数量等），这对于理解和处理数据集非常有用。 2. `image.image.json`：可能包含了每个图像的相关信息，例如尺寸和路径，这对训练模型时加载和预处理图像至关重要。 3. `TensorFlow Flowers_datasets..txt`：描述了数据集的使用指南或分类标签解释等重要信息。 4. `label.labels.txt`：列出所有类别标签，是模型进行分类的关键参考文件。 5. `TensorFlow Flowers_datasets..zip`：实际的数据压缩包，解压后会得到图像文件和其他可能的辅助文件。 利用这个数据集的过程包括： 1. 下载并解压数据集； 2. 阅读 `dataset_info.json` 和描述性文本了解结构和使用方法； 3. 使用标签列表理解类别，并将其与图片信息对应起来； 4. 利用 TensorFlow 库加载预处理图像，准备模型训练输入； 5. 设计构建深度学习模型（如卷积神经网络）； 6. 通过调整参数优化性能进行数据集上的模型训练。 7. 训练完成后使用未见过的花卉图片测试分类效果。 这个数据集不仅适合初学者熟悉 TensorFlow，也适用于有经验的研究者探索更高级的技术例如迁移学习或细粒度分类。这有助于深入理解如何在实际中应用 TensorFlow 解决问题，并提升对机器学习和深度学习的理解能力。
     
  • 【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。