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鲜花数据集合-data.rar

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简介：
鲜花数据集合-data.rar包含了一系列关于各种鲜花的数据，包括品种、颜色、价格等信息，适合用于数据分析和机器学习项目。 鲜花数据集 鲜花数据集鲜花数据集

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  • 鲜花数据集合-data.rar
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    鲜花数据集合-data.rar包含了一系列关于各种鲜花的数据，包括品种、颜色、价格等信息，适合用于数据分析和机器学习项目。 鲜花数据集 鲜花数据集鲜花数据集
     
  • Yolo鲜花分类数据库集
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    Yolo鲜花分类数据库集是一款专为鲜花图像识别设计的数据集合，包含了多种鲜花种类及其特征信息，旨在支持机器学习模型准确地进行鲜花类别识别与标注。 数据集包含14种类型的花朵图像，其中包括13618张训练图片和98张验证图片，总大小为202MB。该数据集能够识别以下花的种类：康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵和雏菊。 此数据集可用于快速模型验证，性能评估以及小规模分类训练任务。 关于数据格式与结构： 该数据集分为训练集（train）和验证集（val）。这两个文件夹下按类别进行进一步划分，并且每个类别的图片都存放在同一个子文件夹中。所有图像的格式为JPG。此外，还包括一个名为classname.txt的文本段落件，用于列出各类标签对应的名称。
     
  • 已分类的鲜花集合
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    本集合收录了各式各样的已分类鲜花图片和详细介绍，旨在为花卉爱好者提供一个欣赏与学习美丽花朵知识的平台。 配套代码可以在相关博客文章中找到。
     
  • 鲜花识别数据集 包含5种鲜花共4000张图片
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    本数据集包含4000张高质量图片，涵盖五种不同类型的鲜花。每一种鲜花都有800张图片，旨在为机器学习模型提供丰富的训练素材以实现高效的鲜花识别功能。 鲜花数据集已经通过手工进行了分类。
     
  • 102类鲜花分类数据集.zip
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    《102类鲜花分类数据集》包含超过一万张高质量鲜花图片，涵盖从常见的玫瑰、向日葵到稀有的兰花等多个品种，旨在促进计算机视觉领域的图像识别与分类研究。 102种鲜花分类数据集.zip是进行花卉识别和AI模型训练的理想选择。
     
  • 花朵数据集：玫瑰、向日葵等多种鲜花
    优质
    本数据集包含种类丰富的花卉图片，以玫瑰与向日葵为主，旨在为图像识别和机器学习研究提供多样化的视觉素材。 我收集了一些鲜花的数据集，包括玫瑰、向日葵、郁金香等多种花卉的图片资料，可供大家下载使用。
     
  • 手写字体的数据集（data.rar）
    优质
    手写字体的数据集包含了丰富的手写文字样本，存储于data.rar文件中。此资源适用于训练识别系统及研究手写字符的各种模式和特征。 手写字体数据集包括自己创建的以下内容：可以正常使用手写字体数据集中的字体。
     
  • 鲜花数据集鲜花数据集鲜花数据集鲜花数据集 由于原始标题完全重复且内容单一，很难在不改变主要信息的情况下进行大幅度修改。在这种情况下，保持原样是最合适的处理方式。
    优质
    简介：本页面提供了详细的鲜花数据集资源，涵盖多种类型的花卉信息，旨在为图像识别、分类研究等领域提供支持。 鲜花数据集鲜花数据集鲜花数据集鲜花数据集
     
  • 102类鲜花的数据分类
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    本数据集包含102种不同类型的鲜花图像，旨在促进花卉识别技术的研究与应用，适用于机器学习模型训练及测试。 我们小组在课程项目中使用了一个包含102个类别的鲜花数据集进行研究。每个类别有40到258张图像，并且这些图像是多样化的。 对于这个数据集，我们尝试了不同的方法并进行了比较分析（如表1所示）。基于比较结果，我们选择了较小的模型作为最终方案，并让它运行更长时间以优化性能。具体来说，在满足提前停止条件的情况下，我们将该模型训练了50个周期。如果在连续五个周期内验证准确性未提升超过0.0001，则会触发停止机制。 经过23轮迭代后，我们的训练过程结束：此时的训练准确率为100%，损失为9.8343e-04；而验证集上的表现则是53%的准确率和3.54的损失。平均测试准确性是47%，各类别的特定精度平均值则为44%，整体精确度评分为0.49。 此外，我们还展示了混淆矩阵以及每个类别的具体精度数值，并且进行了10折交叉验证来进一步确认模型的有效性。
     
  • YOLOv5鲜花识别及预训练模型结合PyQt界面与数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发了一款集成PyQt图形界面的鲜花识别应用，并利用特定数据集进行预训练，旨在实现高效、准确的花朵种类自动辨识。 该项目使用YOLOv5进行鲜花检测，包含训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该模型在特定的鲜花检测数据集上进行了训练，识别类别包括桃花、梨花和玫瑰三种类型，标签格式为txt和xml两种文件形式。 项目还提供了一个基于PyQt界面的应用程序，可以用于图片、视频及调用摄像头进行实时检测。 此外，该项目的数据集与相关实验结果可参考相应的博客文章。项目的开发采用的是Pytorch框架，并使用Python语言编写代码。