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岩石分类的数据集，包含约1000张图片

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简介：
这是一个包含大约1000张岩石图像的数据集，旨在促进岩石类型自动分类的研究与应用开发。 岩石数据集包含各式各样的石头样本，“石灰岩”、“砂岩”、“泥岩”、“页岩”和“白云岩”，共计5类，大约有1000多张照片，并且每张照片都附带有标注信息。

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  • 岩石分类的数据集，包含约1000张图片
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    这是一个包含大约1000张岩石图像的数据集，旨在促进岩石类型自动分类的研究与应用开发。 岩石数据集包含各式各样的石头样本，“石灰岩”、“砂岩”、“泥岩”、“页岩”和“白云岩”，共计5类，大约有1000多张照片，并且每张照片都附带有标注信息。
     
  • 包含约500张图片的垃圾分类数据集
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    这是一个包含了大约500张图片的垃圾分类数据集，旨在帮助训练机器学习模型识别和分类不同类型的垃圾。该数据集为研究者提供了一个宝贵的学习资源，用于开发更智能、高效的废物管理系统。 这是一个关于垃圾分类的数据集，主要包含了五种常见的可回收垃圾类型：纸板、纸张、金属、塑料和玻璃。每个类别都提供了大约500张图片，总计约2500张图片，这样的数据集通常用于训练计算机视觉模型，特别是深度学习算法，以便让计算机能够识别并分类这些不同类型的垃圾。 在机器学习领域，尤其是图像识别任务中，数据集是至关重要的。这个数据集的建立是为了帮助研究人员和开发者训练模型来识别垃圾分类，这对于推广环保和可持续发展具有重要意义。每类垃圾的照片数量均衡，这有助于避免模型在训练过程中出现过拟合或欠拟合的情况，提高模型的泛化能力。 我们需要了解什么是深度学习。深度学习是一种人工智能领域的机器学习方法，它模仿人脑的工作原理，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。在图像识别任务中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）特别有效，它们可以自动从输入图像中提取特征，从而实现分类。 这个数据集中的每个类别代表了不同的图像子集，每个子集包含500张与该类别相关的图片。这些图片可以是各种角度、光照条件下的垃圾实例，旨在使模型能够处理现实世界中的变化和不确定性。 训练过程通常包括预处理、模型架构设计、训练、验证和测试。预处理可能包括图片的缩放、归一化以及数据增强（如翻转、旋转等），以增加模型的多样性。模型架构通常是现成的CNN结构，如VGG、ResNet或Inception，或者根据特定任务定制的结构。训练阶段中，模型会尝试调整权重以最小化损失函数，这一过程需要大量计算资源。验证和测试阶段则用来评估模型性能，并防止过拟合。 在完成训练后，我们可以用这个模型来识别实际生活中的垃圾图片，例如手机拍摄的照片，帮助用户正确分类垃圾，促进垃圾分类与回收。这项技术可以在智能家居、环保应用及智能城市项目中找到潜在的应用价值。 该数据集为开发和优化用于垃圾分类的深度学习模型提供了基础，并有助于利用人工智能技术解决现实世界的问题，推动绿色生态的发展。通过不断迭代和优化模型，我们期待着更加准确高效的垃圾分类解决方案，从而实现更好的资源管理和社会效益。
     
  • 安全帽数据集，约1000张图片
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    本数据集包含约1000张图像，旨在支持安全帽检测研究。涵盖各种视角及复杂背景下的工地工作人员佩戴的安全帽情况，有助于提升工业场景下的人身安全监控技术。 安全帽数据集包含大约1000多张图片。
     
  • 岩石类型识别数据集（VOC+YOLO格式），含4766张图片，9个类别.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像，涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式，便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：4766张 标注数量： - xml文件个数：4766份 - txt文件个数：4766份 标注类别总数为9种，具体名称如下： 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
     
  • 包含四类垃圾的标注数据集（约3000张图片）
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    本数据集包含了大约3000张图片，涵盖了四大类生活垃圾图像，为垃圾分类相关模型训练提供了详实的数据支持。 2023年比赛要求如下：初赛阶段生活垃圾智能分类装置需识别的四类垃圾主要包括： 1. 有害垃圾：包括各种型号电池（如1号、2号、5号）、过期药品及内包装等； 2. 可回收垃圾：易拉罐和小矿泉水瓶； 3. 厨余垃圾：例如小土豆、切过的白萝卜或胡萝卜，尺寸与电池相当； 4. 其他垃圾：包括瓷片、鹅卵石（大小类似小土豆）以及砖块等。 进入决赛后，生活垃圾智能分类装置需要识别的四类垃圾种类和形状将通过现场抽签决定。此外，在决赛中同时投入进行识别处理的垃圾数量至少为两件及以上，并且每种垃圾重量均不超过150克。
     
  • 包含三类水稻叶片病害的图像数据集，每类约含350张图片
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    本数据集收录了三种主要水稻叶片病害的高分辨率图像，每种类别均涵盖约350幅照片，为农业病理研究与智能识别提供了宝贵资源。 该数据集包含水稻叶片病害的近距离背景处理图片，共分为3类，每类约有350张图片。
     
  • 岩石类型数据集.zip
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    《岩石类型数据集》包含了各类岩石样本的数据信息，旨在为地质学研究与教学提供支持。该数据集有助于识别和分类不同类型的岩石，促进地球科学研究的发展。 岩石分类数据集包含各式各样的石头样本，包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”，共计7类。
     
  • 辣椒病虫害图像分类数据集【包含约7,500张标注图片】
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    本数据集提供了超过7,500张经过详细标注的辣椒病虫害图片，涵盖多种常见疾病与害虫，为深度学习研究提供丰富资源。 辣椒病虫害图像分类数据集【已标注，约7,500张数据】 类别数量【11】：炭疽病、螨虫、温度不适、缺素等【具体查看json文件】 划分了训练集与测试集，并将各自的数据图片存放于相应目录。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 提供了一些基于CNN的分类网络项目和图像分割完整项目的介绍，以及对YOLOv5模型进行改进的相关内容。 对于更多关于图像分类、医学图像分割及目标检测（使用yolo）等领域的项目与相应网络改进的内容，请参考本人主页。
     
  • 家具图像分类数据集，包含9346张图片
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    该数据集包含了9346张家具图片，旨在促进家具图像的自动分类研究，为机器学习模型提供丰富的训练和测试资源。 家具分类图片数据集包含9346张家具图像，文件内有每张图像的路径、注释标签以及类别信息。