Advertisement

低光照条件下的图像分类数据集（含训练与验证集）

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 猫与鱼的分类数据集：包含训练集、测试集及验证集
    优质
    本数据集为猫与鱼的分类项目设计，包括用于模型训练、测试和验证的三组图像数据。 这是一个关于机器学习领域中的图像分类任务的数据集。该数据集包括训练集、测试集和验证集，分别用于模型的学习、性能评估以及参数调优。这些集合是进行深度学习或传统机器学习算法的重要组成部分。 训练集为模型提供了基础的学习材料，其中包含了大量的带有“猫”或“鱼”标签的图像样本。通过观察这些样本，模型能够识别出区分两类对象所需的特征，并在预测过程中不断调整权重以减少误差，这一过程称为反向传播。 测试集用于评估模型在未见过的数据上的泛化能力。它包含了未知的图像数据，需要根据已学知识进行分类。这有助于我们了解模型是否过拟合或欠拟合。 验证集则是在训练期间用来优化超参数的一个中间集合。它可以提供一个不干扰测试集的情况下改进模型性能的方法。例如，我们可以利用验证集来确定最佳的学习轮次、选择最优的神经网络架构或者调整正则化参数等。 数据挖掘是任务开始阶段的关键步骤，包括清洗和预处理图像以及进行特征工程等工作。这可能涉及对图像进行归一化或统一尺寸以减少计算负担并提升模型效果；同时还需要解决缺失值、异常值等问题，并平衡两类样本的数量，避免模型偏向于数量较多的一类。 人工智能与机器学习是这一任务的技术核心，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）、随机森林等。由于其在图像处理方面的优越性，CNN常被用于此类分类问题中；它能够自动提取并学习到图像的局部特征。 算法的选择和设计对于解决问题至关重要。例如，在使用CNN时可以考虑采用LeNet、VGG、ResNet或Inception系列等多种架构，每种模型都有独特的优势与适用场景。比如：ResNet通过引入残差块来解决深层网络中的梯度消失问题；而Inception则利用多尺度信息处理技术以提高性能。 在训练阶段还需要选择合适的优化器（如SGD、Adam）和设计损失函数（例如交叉熵损失）。此外，还可以采用数据增强策略（比如旋转、翻转或裁剪等），来进一步提升模型的泛化能力。 这个数据集提供了一个完整的实践平台，涵盖了从预处理到训练再到测试等多个环节。它对于理解和掌握机器学习及深度学习的方法和技巧具有很高的价值。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Yolov5火焰检测数据集：单一类别，含训练与验证集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的火焰检测模型设计，包含大量标注图像用于训练和验证。专注于单一目标分类，助力提升火灾预防系统的准确性。 项目包含火焰检测数据集（1类别），包括训练集和验证集。数据按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为300-800像素的RGB图片，边界框标注清晰且图像完整。该数据集中包含生活中的火焰检测实例。 【数据集介绍】 类别：火焰（fire） 训练集包含： - 图像数量：8236张 - 标签文件：8236个txt文件 验证集包含： - 图像数量：2059张 - 标签文件：2059个txt文件 【数据总大小压缩后】为591MB。 为了方便查看，提供了可视化py脚本。随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需更改，可以直接运行进行图像可视化。
     
  • 咖啡豆分类训练图像数据集
    优质
    本数据集包含大量标注的咖啡豆图像，旨在支持机器学习模型区分不同种类的咖啡豆。适用于农业、食品行业及科研机构。 咖啡豆识别训练数据集图片。
     
  • COCO部分数据集的Panoptic Annotations训练验证集
    优质
    本数据集包含COCO框架下用于训练和验证的全景分割标注，旨在支持语义理解与实例边界识别任务的研究。 想要获取部分COCO数据集可以下载panoptic_annotations_trainval文件。
     
  • YOLO数据集：24类几何图形的形状和颜色检测（含训练集与验证集）
    优质
    本项目提供了包含24种几何图形的数据集，旨在进行形状和颜色识别的研究。其中包括详细的训练集与验证集划分，适用于YOLO模型及其他目标检测算法的训练与评估。 项目包含简单几何图形形状及颜色检测（共24个类别，并有训练集与验证集），数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用作目标检测的数据集而无需额外处理。 图像分辨率为400-700像素的RGB图片。该数据集中包含了使用cv绘制的封闭几何图形，用于对形状和颜色进行检测。每张图中有多个标注完整的边界框作为目标对象。适用于识别几何图形的颜色与形状。 标注格式遵循YOLOV5标准：类别、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度w和高度h（相对坐标）。 数据集包含24个分类，例如粉色三角形、青色圆形及黄色矩形等。 整个压缩后的数据集大小为60MB。训练集中有7978张图片及其对应的标签txt文件；验证集中则包括1994张图片和相应的1994个标签txt文件。 为了便于查看，我们提供了一个可视化py脚本，在随机传入一张图像后可以绘制边界框，并保存到当前目录中。该脚本无需任何修改即可直接运行以显示图像。
     
  • 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%。