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图像识别中的机器学习:花卉图片数据集

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简介:
本项目聚焦于利用机器学习技术进行图像识别,特别是针对花卉图片的数据集分析与模型训练。通过构建高效算法,旨在提高对各类花卉图片的自动分类和识别能力。 花卉图片的数据集包含各种不同种类的花卉图像,通常用于计算机视觉任务如图像识别、分类和检测等。数据集中的图片有助于机器学习模型学会如何区分不同的花卉类型。

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客服
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    本项目聚焦于利用机器学习技术进行图像识别,特别是针对花卉图片的数据集分析与模型训练。通过构建高效算法,旨在提高对各类花卉图片的自动分类和识别能力。 花卉图片的数据集包含各种不同种类的花卉图像,通常用于计算机视觉任务如图像识别、分类和检测等。数据集中的图片有助于机器学习模型学会如何区分不同的花卉类型。
  • 分类深度
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    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术,并以花卉识别为具体案例,利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别:雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香,总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象,确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外,每个类别的样本数量相对均衡,以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型,并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。
  • .zip
    优质
    本数据集包含大量精心标注的花卉图片,旨在促进花卉种类自动识别技术的研发与应用。 图像识别—花卉识别数据集包含5类花朵:菊花、玫瑰、蒲公英、向日葵和郁金香,每种类别大约有500到600张照片。该数据集用于训练和验证花朵分类模型。
  • 与训练源码-(02)
    优质
    本数据集包含各类花卉图片及对应标签,旨在辅助开发人员训练机器学习模型进行花卉图像分类。附带的训练源码有助于用户快速上手使用该数据集。 花卉数据集(02)包含了一份花卉图像集合及相应的训练源代码。这批数据集中共有16种不同的花卉种类,总计约32,000张图片,每一种大约有2,000张分辨率为224x224的彩色图。具体包括千屈菜、射干、旋覆花、曼陀罗、桔梗、棣棠、狗尾草、狼尾草、石竹、秋英、粉黛乱子草、红花酢浆草、芒草、蒲苇、马鞭草和黄金菊等花卉。 训练源代码基于TensorFlow架构,使用Python编写。此代码集成了23种主流的图像分类模型,用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行数据集的训练工作。需要注意的是,这是第一批花卉数据集;每一批次的数据集中包含的具体花卉种类会有所不同。如果需要更多批次的花卉数据集,请根据具体需求下载相应的版本。
  • 与训练源码-(01)
    优质
    本资料包含精心挑选和标注的花卉图片集,旨在辅助开发高效的花卉识别模型。此外,还提供了用于训练模型的相关源代码,便于学习和研究使用。 花卉数据集(01)包含了一份花卉数据集及相应的训练源码。该批数据集中共有16种不同的花卉,总计32,000张图片,每类花卉约有2000张分辨率为224x224的彩色图像。具体包括以下种类:一年蓬、三叶草、三角梅、两色金鸡菊、全叶马兰、全缘金光菊、剑叶金鸡菊、婆婆纳、油菜花、滨菊、石龙芮、绣球小冠花、蒲公英、蓝蓟、诸葛菜和鬼针草。训练源码采用基于PyTorch架构的Python代码编写,集合了23种主流图片分类模型,用户在进行数据集训练时可根据需求选择合适的模型使用。此为第一批花卉数据集,后续每一批次将包含不同种类的花卉,请根据需要下载更多批次的数据集。
  • .zip
    优质
    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息,旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition(花卉识别数据集).zip
  • YOLO
    优质
    YOLO花卉识别数据集是一个专为实现高效、精准的花卉图像分类和检测而设计的大规模标注数据集合。 YOLO鲜花检测数据集使用lableimg软件进行标注,包含真实场景的高质量jpg图片。标签有两种格式:VOC和yolo,分别存储在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。该数据集涵盖丰富的应用场景,并包括桃花、梨花和玫瑰花三种类别。 此描述基于的数据集及其应用效果可以参考相关文献或博客文章进行深入研究。
  • 7000张
    优质
    本数据集包含超过7000张精心挑选的花卉图片,涵盖数百种不同种类,旨在为图像识别与分类研究提供全面资源。 该数据集包含了杜鹃花、风信子、桂花、荷花、菊花、康乃馨和洛神花七个分类,每个类别提供1000张图片。
  • 17类深度
    优质
    本图集包含17种类别丰富、形态各异的花卉图片,通过深度学习技术进行分类与识别,为研究者和爱好者提供宝贵的数据资源。 用于分类的图像数据集包含17个花卉种类,每个种类对应一个文件夹。可以根据需求调整数据量。
  • 【8189张】102类分类
    优质
    本数据集包含超过8189张高质量图片,涵盖102种不同类型的花卉。每一种花卉都经过精心分类和标注,为研究者提供了一个丰富的视觉资源库,适用于各类机器学习与模式识别的研究项目。 该数据集包含102种花卉的分类图片,共有8189张图片,适用于深度学习模型训练。