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蔬菜种类图像数据库,涵盖豆类、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜及西红柿

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简介:
本数据库收录了包括豆类、苦瓜等在内的15种常见蔬菜的高清图像,旨在为农业研究与教育提供全面详实的视觉资料。 该蔬菜分类图像数据集包含三个文件夹:train(15000张图片)、test(3000张图片)以及validation(3000张图片)。每个大文件夹内有不同种类的蔬菜子文件夹,共涵盖常见的15种蔬菜。这些蔬菜包括豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。整个数据集包含21000张图片,每类蔬菜有1400张图像,尺寸为224×224。

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客服
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  • 西西
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    本数据库收录了包括豆类、苦瓜等在内的15种常见蔬菜的高清图像,旨在为农业研究与教育提供全面详实的视觉资料。 该蔬菜分类图像数据集包含三个文件夹:train(15000张图片)、test(3000张图片)以及validation(3000张图片)。每个大文件夹内有不同种类的蔬菜子文件夹,共涵盖常见的15种蔬菜。这些蔬菜包括豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。整个数据集包含21000张图片,每类蔬菜有1400张图像,尺寸为224×224。
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    本数据集包含南瓜、西瓜及西红柿的高质量图片,旨在为图像分类与识别提供丰富的训练资源。 南瓜、西瓜、西红柿的图片数据集用于Fine Tuning的学习任务。该数据集包括训练集和验证集。具体的代码实现可以参考相关文献或教程。
  • vegetables.zip内含3、生、莲藕),每有100张RGB
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    vegetables.zip数据集包含3种蔬菜的RGB图像共计300张,其中包括黄瓜、生菜和莲藕各100张图片,适用于图像识别与分类任务。 vegetables包含3类蔬菜(黄瓜、生菜、莲藕),每类包含100张RGB图片。
  • 西_v9.9.9_apk
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    西兰瓜_v9.9.9_apk是一款集成了丰富阅读资源和社区交流功能的应用程序最新版本,为用户提供便捷、多元化的在线阅读体验。 西兰瓜_9.9.9.apk
  • 合成大西西
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    《合成大西瓜》是一款轻松愉快的休闲游戏,在这款西瓜版本中,玩家可以通过合并小西瓜来获得更大的西瓜,体验种植和收获的乐趣。 西瓜合成大西瓜的简单复刻版本代码缺乏优化,导致性能不佳。请将该程序改为适用于安卓平台,并进行相应的代码优化。
  • 西书-西集版本2.0
    优质
    《西瓜书-西瓜数据集版本2.0》是对经典机器学习入门书籍《机器学习》(俗称“西瓜书”)配套实践数据集的重大更新,新增与优化了多个案例和数据点,便于读者深入理解和应用机器学习算法。 CSV格式使用UTF-8编码可以确保数据的兼容性和可读性。在处理这类文件时,请务必注意字符集设置以避免乱码问题,并且保证所有参与协作的人都了解并遵循这一规范,以便于团队合作顺畅进行。
  • 西集与西集3.0α
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    《西瓜数据集》及其升级版《西瓜数据集3.0α》,是由中国数据科学家们精心设计的经典机器学习训练资源,广泛应用于分类算法的教学和实践。 西瓜数据集以及西瓜数据集3.0α版本提供了丰富的实验数据用于研究和学习。
  • 不如——合成大西源码包
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    《合成大西瓜》是一款风靡一时的游戏,而本源码包提供游戏开发者的视角解析,帮助玩家理解其背后的编程逻辑,并鼓励从零开始构建自己的创意项目。 最近大家都在分享大西瓜的照片,有女朋友的朋友可以一起参与进来,把图片换成你们的照片,这真的很有趣。
  • 西集,判定西质量优劣
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    西瓜数据集是一款用于训练和测试机器学习算法的数据集合,专注于通过各种特征(如色泽、纹理等)来判断西瓜的质量好坏。 西瓜数据集是一个用于机器学习任务的数据集合。它包含了与西瓜相关的一些特征和标签,常被用来进行分类算法的训练和测试。这个数据集因其简洁性和实用性,在初学者中非常受欢迎。通过使用西瓜数据集,可以帮助理解如何从实际问题出发构建模型以及评估不同算法的效果。
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    黄瓜是一种常见的蔬菜,以其脆嫩爽口、清热解毒的功效深受人们喜爱。广泛用于凉拌、炒菜及制作沙拉等。 Cucumber 是一种流行的自动化测试工具,在行为驱动开发(BDD)领域被广泛应用。它允许非技术人员,如业务分析师和产品经理,使用自然语言编写测试场景,并以Gherkin语法记录在特性文件中。这种做法确保了软件的最终产品能够满足预期的行为标准。 当与Java环境结合时,Cucumber 使用JUnit作为其测试运行器,并通过Step Definitions(步骤定义)将Gherkin语句与实际代码逻辑关联起来。以下是对如何使用Cucumber进行Java项目开发的具体说明: 1. **Gherkin语法**:这是一种领域特定语言(DSL),用于描述软件的功能和行为。 - 特性文件中的顶层结构是Feature,用来概述一个功能或需求; - Feature 中定义的Scenario 描述了某个具体的场景; - 使用Given、When、Then等关键字来编写步骤,这些关键字按照先决条件(Given)、动作(When)以及预期结果(Then)的顺序进行排列。 2. **安装和配置**:在Java项目中使用Cucumber 需要首先添加相应的库依赖。这可以通过Maven或Gradle实现,在pom.xml文件里加入如下内容: ```xml io.cucumber cucumber-java 最新版本号 io.cucumber cucumber-junit 最新版本号 test ``` 3. **编写Step Definitions**:在Java类中定义这些方法,用`@Given`、`@When`和`@Then`等注解标记。Cucumber会自动识别并执行它们。 4. **运行测试**:使用JUnit runner启动测试时,在测试类上应用了 `@RunWith(Cucumber.class)` 注解,并通过 `@CucumberOptions` 来指定特性文件的路径和其他配置信息。 5. **生成报告**:可利用插件如cucumber-html-reporter 生成易于阅读的HTML格式报告,展示每个步骤的结果和状态。 6. **断言使用**:在编写Step Definitions时通常会用到JUnit提供的断言方法(例如 `assertEquals`)来验证实际结果是否符合预期输出。 7. **数据驱动测试**:Cucumber 支持通过表格参数化的方式在一个场景中生成多个实例,从而实现对不同数据集的测试覆盖。 8. **并行测试配置**:为了提高效率,可以将Cucumber 设置为同时运行多组测试。这需要额外的配置和可能涉及同步机制的设计。 9. **与其他框架集成**:例如与Spring、Selenium等框架结合使用来支持Web应用端到端的自动化验证工作。 10. **持续集成整合**:在Jenkins 或GitLab CI 等平台中将Cucumber 集成进CI/CD流程,确保每次代码更新后都能自动执行回归测试以保证质量一致性。 通过研究 `CucumberPrac-main` 项目中的特性文件(`.feature`)、Step Definitions Java类、配置文件以及可能存在的测试报告等资料,可以更深入地了解如何在实际开发环境中应用Cucumber工具进行有效的自动化测试实践。