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Flower Recognition Dataset

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简介：
《花儿识图集》（Flower Recognition Dataset）是一套专门用于识别不同花卉种类的数据集，包含大量标注清晰的花朵图片，广泛应用于图像识别和机器学习研究中。 该数据集包含4242张花卉图像，所有图片格式为jpg。这些图像是从data Flickr、Google Images 和 Yandex Images 等网站收集的。此数据集可用于识别照片中的植物种类，并将其分为五个类别：洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英。每个类别的照片数量大约在800张左右，分辨率约为320x240像素。图片没有统一尺寸，比例各异。该数据集适用于搭建CNN深度学习模型进行分类任务，并可用于测试迁移学习模型的性能。

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  • Flower Recognition Dataset
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    《花儿识图集》（Flower Recognition Dataset）是一套专门用于识别不同花卉种类的数据集，包含大量标注清晰的花朵图片，广泛应用于图像识别和机器学习研究中。 该数据集包含4242张花卉图像，所有图片格式为jpg。这些图像是从data Flickr、Google Images 和 Yandex Images 等网站收集的。此数据集可用于识别照片中的植物种类，并将其分为五个类别：洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英。每个类别的照片数量大约在800张左右，分辨率约为320x240像素。图片没有统一尺寸，比例各异。该数据集适用于搭建CNN深度学习模型进行分类任务，并可用于测试迁移学习模型的性能。
     
  • 【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset
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    这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。 适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。 获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。
     
  • UCF101 - 行为识别数据集（Action Recognition Dataset）
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    UCF101是一个包含超过13,000个视频片段的行为识别数据集，涵盖了101种不同的日常动作类别，广泛应用于计算机视觉领域中的行为理解和分析研究。 UCF101 数据集由中央佛罗里达大学提供。该数据集包含两个主要部分：UCF101_TrainTestSplits-DetectionTask_datasets.zip 和 UCF101_TrainTestSplits-RecognitionTask_datasets.zip。
     
  • Flower Shop
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    Flower Shop是一家温馨浪漫的花店，提供各式各样的鲜花和精美的花束，满足顾客的各种需求。无论是庆祝活动还是表达情感，这里都是您的理想之选。 自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。您可能需要涵盖以下内容：Ruby版本、系统依赖配置、数据库创建与初始化、如何运行测试套件以及服务（如作业队列、缓存服务器、搜索引擎等）的部署说明。
     
  • speech recognition using DTW.rar_dtw_dtw algorithm_matlab_speech recognition
    优质
    本资源为使用DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的MATLAB实现代码包。适用于研究和学习语音信号处理与模式匹配技术的学生及研究人员。 基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，其识别率表现良好（内含语音数据集）。
     
  • flower照片数据集 flower_photos.zip
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    flower_photos.zip 数据集包含了多种花卉的照片，旨在用于图像识别和分类任务的研究与开发。 本段落件夹包含五种鲜花的图片数据：玫瑰、太阳花、雏菊、蒲公英和郁金香。每种花卉约有800张图像，总计大约4000张图片，适合用于深度学习中的图像分类练习。
     
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
    优质
    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
     
  • 黄瓜病害图像数据集，包含高清图片，文件大小537兆 Cucumber Disease Recognition Dataset
    优质
    这是一个专为黄瓜病害识别设计的数据集合，内含大量高清图片，旨在帮助研究人员和开发者训练模型以准确诊断黄瓜疾病。该数据集容量为537MB，涵盖了多种常见及罕见的黄瓜病症类型。 黄瓜病害图像数据集包含高清的黄瓜病害图片，文件大小为537兆。Cucumber Disease Recognition Dataset。
     
  • WMT14 dataset
    优质
    WMT14数据集是2014年国际会议机器翻译任务中使用的大型平行语料库，包含多种语言对的翻译文本，广泛应用于神经机器翻译的研究与训练。 机器翻译数据集ACL 2014 NINTH WORKSHOP ON STATISTICAL MACHINE TRANSLATION
     
  • Mosi Dataset
    优质
    Mosi Dataset是一款专门针对多模态情感识别研究的数据集，包含视频、音频及文本数据，旨在促进跨模式学习与理解。 Multimodal Corpus of Sentiment Intensity and Subjectivity Analysis in Online Opinion Videos是情感数据库领域的一个资源，可以下载一个txt文档，其中包含MOSI数据集的网盘链接和提取码。对于没有积分的朋友来说，在某宝上购买这些资料非常便宜。