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包含163种中草药的中药材数据集（Chinese-Medicine-163）

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简介：
Chinese-Medicine-163 是一个详尽的数据集合，收录了163种珍贵的中草药信息，旨在促进传统中医药的研究与发展。 1. 中草药（中药材）图片数据集：Chinese-Medicine-163。 2. 深度学习实现中草药（中药材）识别，《Pytorch 实现中药材（中草药）分类识别，包含训练代码和数据集》。

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  • 包含163种中草药的中药材数据集（Chinese-Medicine-163）
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    Chinese-Medicine-163 是一个详尽的数据集合，收录了163种珍贵的中草药信息，旨在促进传统中医药的研究与发展。 1. 中草药（中药材）图片数据集：Chinese-Medicine-163。 2. 深度学习实现中草药（中药材）识别，《Pytorch 实现中药材（中草药）分类识别，包含训练代码和数据集》。
     
  • 免费提供中草药数据集（含8种）
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    本项目提供一个包含八种常见中草药的免费数据集，旨在促进中草药研究和教育，助力于中药现代化与国际化。 求关注一种中药，相关测试集文件目录已经准备好了。
     
  • 中草药识别数据集及Python工具包
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    本项目提供了一个包含多种常见中草药图像的数据集，并开发了配套的Python工具包，便于研究人员和爱好者进行中草药自动识别研究。 中草药识别数据集及配套的Python代码。
     
  • 中药材识别数据集（ZIP格式）
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    本数据集为中药材图像集合，旨在辅助用户准确识别各类药材，促进中医药教学与研究。含多种常见及稀有中药材样本，每张图片均标注详细信息。下载后请解压缩浏览内容。 中药材识别数据集包含多种中药材的图像及相关信息，用于支持中药材的研究与教学工作。该数据集旨在帮助研究人员更好地理解和分类不同的中药材种类，并为开发相关应用程序提供基础素材。通过使用高质量、多样化的样本，可以提高机器学习模型在中药材识别任务中的准确性和效率。
     
  • 中草药识别的Python代码及配套数据集
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    本项目提供一套用于识别中草药的Python代码和相关数据集，助力研究人员与爱好者提高中草药分类与鉴定效率。 需要一个用于识别中草药的Python文件，并且该文件旁边应配有相应的数据集。
     
  • 基于VGG的中草药识别与手写药方分析
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    本项目采用VGG模型进行中草药图像识别和手写中药处方的文字提取及内容理解，旨在提高中医药领域的数字化管理水平。 基于VGG的中草药识别及手写药方研究涉及了多种算法和技术的应用。作为传统中医药的重要组成部分，中草药在临床实践中已得到广泛验证并证明其疗效显著。然而，由于不同种类的中草药品种之间存在形状、颜色和质地等方面的显著差异，人工进行准确识别变得颇具挑战性。
     
  • 中草药小程序——微信期末作业《药海拾遗》
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    《药海拾遗》是一款基于微信平台开发的小程序，旨在提供便捷的中草药信息查询服务。用户可以轻松查找各类中草药的功效、用法及注意事项等详细资料，助力普及中医药知识与文化。 中草药小程序（免积分下载）包含导航栏、轮播图等功能。详情请参阅我的文章介绍。
     
  • 基于AlexNet深度学习的中草药智能识别系统（涵盖11种草药）【含Python源码+C++ Qt5界面+数据集+训练代码】- 目标识别与深度学习...
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    本项目构建了一个基于改进AlexNet模型的中草药智能识别系统，能够准确识别包含在内的11种常见草药。该项目包含了Python源码、C++ Qt5用户界面设计及数据集和训练代码，为用户提供了一套完整的解决方案来实现目标识别与深度学习应用。 本段落基于AlexNet深度学习模型，并利用百度爬取的少量图片训练了一个能够识别11种不同中草药类型的模型：曼陀罗、白花蛇舌草、芍药、苍耳、蒲公英、薄荷、藿香、蛇莓、金银花、鸡蛋花和龙葵。此外，我们还开发了一款具有用户界面的智能中草药识别系统，用于在场景中检测并识别各种中草药品种，并方便地展示功能。该系统是使用Python与C++ QT5框架构建的，支持图片识别功能。本段落提供了完整的Python代码及详细的使用教程供有兴趣的学习者参考学习。
     
  • 基于YOLOv11的中草药智能识别系统（含完整程序与数据）
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    本项目开发了一种基于YOLOv11算法的中草药智能识别系统，旨在实现高效精准的中草药图像识别。系统附带完整代码及训练数据集，便于研究者复现和进一步优化模型性能。 本段落详细介绍了利用YOLOv11深度学习模型构建一个智能中草药识别系统的全过程。从数据准备与标注开始，通过应用数据集及采用图像增强技术提升了模型的准确性和泛化能力。接着阐述了在PyTorch平台上的训练流程，并展示了如何实施这一过程。文章还描述了系统完成对象识别任务的具体方法，并提供了实际的应用示例，在推理过程中加入了置信度等调节参数以提高识别效果。最后，基于Tkinter框架搭建了一个用户界面，使使用者能够快速理解和使用该软件。此外，文中提出了一些潜在的改进措施，旨在进一步提升系统的实用性和效率。 本段落适用于具有深度学习基础知识的研发人员及从事草药行业的研究人员。适用场景包括药品生产商和草药店需要识别鉴定中草药的情况以及实验室或学术研究场合进行自动化中药标本检测的需求。文中的例子与代码能够帮助开发者快速复现项目，并为进一步优化系统提供技术和实践指导。
     
  • 中药材识别与分类数据集（含5种类别：白芷、党参、枸杞、槐花、金银花）.zip
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    本数据集包含五种常见中药材（白芷、党参、枸杞、槐花、金银花）的图像，旨在支持中药材的识别与分类研究。 中药材识别分类数据集包括5类药材：白芷、当参、枸杞、槐花、金银花。该数据集适用于进行分类任务，而非检测任务。可以直接下载并使用这些已划分好的类别数据，无需自行重新分类。