Advertisement

基于YOLOv5的测试数据集-识别图像中的人、猫与狗

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

简介：
本项目采用YOLOv5算法模型，旨在构建一个用于检测和分类图像中人、猫和狗的测试数据集。通过优化训练参数，提高模型在复杂场景下的目标识别精度。 这是一个Yolov5测试数据集，用于检测图像中的人、猫和狗。这些测试数据集可以帮助您更好地了解图像分类，并通过训练数据集进行模型训练来提高图像分类的准确性。您可以使用这个数据集来进行自己的实验或测试自己训练的模型。保留了所有原始信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于YOLOv5的测试数据集-识别图像中的人、猫与狗
    优质
    本项目采用YOLOv5算法模型，旨在构建一个用于检测和分类图像中人、猫和狗的测试数据集。通过优化训练参数，提高模型在复杂场景下的目标识别精度。 这是一个Yolov5测试数据集，用于检测图像中的人、猫和狗。这些测试数据集可以帮助您更好地了解图像分类，并通过训练数据集进行模型训练来提高图像分类的准确性。您可以使用这个数据集来进行自己的实验或测试自己训练的模型。保留了所有原始信息。
     
  • 猫狗检测与识别的YOLO数据集
    优质
    本数据集专为训练和评估基于YOLO的目标检测模型而设计，聚焦于精准地识别图像中的猫和狗，促进宠物分类研究。 YOLO猫狗检测数据集包含1000多张高质量的jpg格式图片，使用lableimg标注软件进行标注，并且标签有两种格式：VOC（xml）和yolo（txt）。这些数据可以直接用于YOLO系列算法的目标检测任务中。 具体信息如下： - 数据量：3500多张 - 类别：猫、狗 - 标签格式：两种，分别为txt和xml 该数据集可以被直接应用到YOLO目标检测模型的训练过程中。
     
  • 基于YOLOv5的狗狗检测数据集
    优质
    本数据集为优化YOLOv5模型在识别各类狗狗场景中的表现而特别创建，旨在提升算法对不同品种、姿态和背景下的精准检测能力。 使用YOLOv5进行狗狗检测需要准备相应的数据集。这个过程涉及收集、标记和处理大量包含不同品种狗狗的图像或视频帧，以便训练模型准确识别各种场景下的狗狗。这一任务可以通过构建特定的数据集来实现，该数据集中包含了详细的标注信息，用于指导算法学习如何在复杂背景下定位并分类目标对象。
     
  • 猫和狗的识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含了大量标记化的猫与狗的照片，旨在用于训练机器学习模型进行图像分类。 猫狗识别数据集中，训练集包含12500张猫的图片和12500张狗的图片，测试集则有总共12500张猫和狗的图片。
     
  • 猫狗检测数据集 for YOLOv5 - part1.zip
    优质
    该数据集为训练YOLOv5模型识别图像中的猫和狗而设计，包含大量标注图片，是目标检测任务中动物分类的理想资源。 1. 目标检测猫狗数据集 2. 对“猫狗大战”数据集进行了标注，包含约3万张图片，并分为两个部分 3. 数据集中类别为cat（猫）和dog（狗），类名保存在classes.txt文件中 4. 标签格式包括xml和txt两种形式，适用于进行猫狗的目标检测任务 5. 此数据集的第二部分包含约2万张标注好的图片 6. 该数据集可用于YOLO、SSD、fasterRCNN及YOLOv5等模型训练猫狗目标检测模型
     
  • 狗鼻纹图像的狗狗身份识别数据集
    优质
    该数据集包含大量带有唯一鼻纹特征的狗的图像，旨在通过机器学习技术实现高效准确的个体识别。 狗狗身份识别数据集包含6000个狗狗ID和20000张狗鼻纹图像。通过这些数据可以实现狗脸识别功能。
     
  • 基于Vision Transformer (ViT)的图像分类项目：“猫狗大战”(猫狗识别)
    优质
    本项目采用Vision Transformer模型进行图像分类，专注于区分猫咪和狗狗。通过深度学习技术实现对两类动物图片的高度准确识别，挑战经典“猫狗大战”。 利用ViT模型实现图像分类的项目具有强大的泛化能力，能够适用于任何图像分类任务。只需调整数据集和类别数目参数即可完成不同的任务。本项目采用开源的“猫狗大战”数据集来演示如何进行猫狗分类。 该项目非常适合Transformer初学者使用，通过实践可以深入理解ViT模型的工作原理及其结构，并学习在具体的应用场景中如何应用该模型。项目的代码逻辑清晰、易于理解，适合各个层次的学习者参考和学习。它是入门深度学习以及掌握Transformer注意力机制在计算机视觉领域运用的优秀案例。
     
  • 猫狗数据集识别（含标签）
    优质
    本数据集包含了多种猫和狗的照片，并附有详细分类标签，适用于图像识别与机器学习训练。 猫狗数据集（包含标签）是一个用于图像分类任务的典型数据集，在深度学习模型训练与验证方面具有广泛应用价值。该数据集中包括“猫”和“狗”两个类别，每个类都有大量样本图。 以下是关于这个数据集的一些详细信息： 1. **train.txt 和 val.txt**：这两个文件通常定义了用于机器学习中的训练集和验证集。其中，“train.txt”列出的是训练模型所需的图像文件名；而“val.txt”则包含用来评估在不同阶段中模型表现的图像列表，帮助避免过拟合现象。 2. **labels.txt**：此文本段落件记录着每个图像对应的类别标签。“猫狗数据集”的情况里，标签就是指示图片是属于“猫”还是“狗”。每一行通常对应一个具体的图，并且指明其所属类别的编号或名称。 3. 两个主要的子目录：“dog”和“cat”，分别存放了与这两个分类相关的所有图像文件。每个类别下的图片数量庞大，都遵循一定的命名规则来存储JPEG或者PNG格式的图像。
     
  • 基于VIT（视觉变换器）的猫狗数据集二分类图像识别项目
    优质
    本项目运用视觉变换器模型对猫和狗的数据集进行高效的二分类图像识别，旨在探索深度学习在动物图像分类中的应用潜力。 本项目基于VIT（vision transformer）迁移学习进行图像分类。模型已训练完毕，可以直接运行，在配备8个GPU的服务器上经过200个epoch的训练后，准确率达到0.995。资源中包含了一个猫狗二分类数据集。如需使用自己的数据集进行训练，请查阅README文件中的相关说明。
     
  • 猫与狗图像分类的Kaggle竞赛数据集
    优质
    本数据集来自Kaggle上的猫与狗图像分类竞赛，包含大量高质量的猫和狗图片，用于训练机器学习模型识别宠物种类。 Kaggle上的竞赛数据用于区分猫和狗两类对象，数据格式为处理后的CSV文件。