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天气图像识别-集合

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简介:
该数据集包括6862张不同类型的天气图像,并可实现基于照片的天气分类功能。这些图片分为11个类别:露水、雾雾霾、霜、釉面、冰雹、闪电、雨、彩虹、雾霭、沙尘暴和雪。可从:@data{DVNM8JQCR_2021, author = {Xiao, Haixia}, publisher = {Harvard Dataverse}, title = {{Weather phenomenon database (WEAPD)}}, year = {2021}, version = {V1}, doi = {10.7910DVNM8JQCR}, url = {https://doi.org/10.7910DVNM8JQCR} }获取。

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  • 数据.zip
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    该数据集包含了丰富的天气相关图片样本,旨在用于训练和测试天气图片识别模型,涵盖多种天气状况。 天气图像识别数据集.zip
  • 数据:weather_photos
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    weather_photos数据集包含大量标记的照片,每张照片都与特定的天气条件相关联,如晴天、雨天或雪天等,适用于训练和测试图像分类算法。 该数据包含多云、下雨、晴天和日出四种类型天气的照片,并将其分为四个文件夹,每个文件夹对应着相应的天气图片。 | 文件夹名称 | 天气类型 | 数据量 | | --- | --- | --- | | cloudy | 多云 | 300 | | rain | 下雨 | 215 | | shine | 晴天 | 253 | | sunrise | 日出 | 357 | 以上是数据的详细信息。
  • 训练——:基于YOLO的数据
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    本项目提供了一个基于YOLO算法的气泡识别数据集,旨在提升图像中气泡位置和类别的自动检测精度,适用于科研及工业应用。 在机器学习和计算机视觉领域,YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时对象检测系统,在单次前向传播过程中同时预测目标的边界框及类别概率。当处理包含气泡图像的数据集时,使用YOLO进行标注与训练可以实现对气泡的有效自动识别和定位。 由美国研究人员约瑟夫·雷德蒙(Joseph Redmon)于2016年提出,YOLO算法的主要特点是将目标检测任务转换为单个神经网络的回归问题,从而实现了高效的实时对象检测。具体来说,该方法是通过划分输入图像成S×S大小的网格,并让每个网格单元负责预测B个边界框及其置信度和类别信息来实现这一目的。 对于每一个预测出来的边界框而言,它包含5个关键值:中心点坐标(x, y)、宽度与高度(w, h),以及一个反映该边界框内存在目标的可能性及准确性的置信分数。
  • 的数据(dataset)
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    图像识别的数据集合是一系列用于训练和测试计算机视觉算法的大规模标注图片库,涵盖多种场景与物体类别。 图像识别数据集包含了用于训练和测试图像识别模型的图片集合。这些数据集通常包含大量标记的样本,以便机器学习算法能够从其中学习并进行准确的图像分类、检测或分割等任务。
  • WeatherDataset: 多类分类的数据
    优质
    WeatherDataset是一个多类别天气图像分类的数据集,包含多种天气条件下的高质量图片,旨在促进气象识别技术的研究与发展。 天气数据集用于多类天气图像分类的网络。 在TensorBoard上展示图。 进行准确性测试、精度训练以及损失测试与火车(损失训练)的相关工作。
  • 人脸
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    《人脸识别图像集》是一套包含多样面部特征与表情的人脸数据库,广泛应用于人脸检测、识别及表情分析等领域。 人脸识别图像包已经标准化为24x24像素。正样本有800张,负样本有2500张。
  • 车牌训练库大全
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    本合集提供全面的车牌识别训练所需图像资料,涵盖多种车型、光照条件及环境背景,助力提升算法准确率。 最新整理了全网最全面的车牌识别训练图库资源,包括抓拍图片和训练样本,推荐给大家!
  • PyTorch代码及包含四种类型的2300张片的数据.rar
    优质
    本资源提供一个PyTorch实现的天气识别项目代码和相关数据集。数据集包括晴天、雨天、雪天和阴天共2300张图片,可用于训练图像分类模型。 PyTorch天气检测代码搭配四种天气类型的2300张图片数据集,这些高质量的真实场景图片格式为jpg,并且包含丰富的数据场景。关于数据集的详细展示和更多下载信息,请参考相关文章。