Advertisement

由牛津大学花朵分类数据集驱动的模型生成

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于牛津大学的花朵分类数据集，开发了一种高效的图像识别模型，专注于提高对各种花卉类别的自动辨识能力。 该模型是使用TensorFlow训练的基于CNN的牛津大学花朵分类数据集的一个模型，可以直接用于预测。如需源码，请私聊。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 由牛津大学花朵分类数据集驱动的模型生成
    优质
    本项目基于牛津大学的花朵分类数据集，开发了一种高效的图像识别模型，专注于提高对各种花卉类别的自动辨识能力。 该模型是使用TensorFlow训练的基于CNN的牛津大学花朵分类数据集的一个模型，可以直接用于预测。如需源码，请私聊。
     
  • 牛津17类花卉数据集
    优质
    牛津17类花卉数据集包含超过8,000张来自17个不同种类花卉的照片，广泛应用于图像分类和识别的研究中。 Oxford 17 类鲜花数据集上传的内容合法合规。
     
  • OxFlowers17牛津花卉数据集
    优质
    OxFlowers17是牛津大学开发的一个包含1,025张图片的数据集，涵盖17种不同种类的花卉，广泛用于图像识别和分类任务的研究与测试。 数据集为17 Category Flower Dataset，该数据集由牛津大学Visual Geometry Group选取英国常见的17种花组成；每种花包含80张图片，整个数据集中共有1360张图片；类别已经预分好，标签即最外层文件夹的名字，在读取输入标签时可以直接通过文件读取的方式进行。
     
  • 牛津花卉数据集.zip
    优质
    《牛津花卉数据集》包含超过八千张高质量图像，涵盖一百二十种不同类型的英国花卉。此数据集广泛应用于计算机视觉领域中花朵识别与分类的研究和开发工作。 牛津花卉数据集包含80张图片一组，已经分类为17组。
     
  • 花朵数据集——适用于多种生成模型的训练
    优质
    花朵数据集是一款精心设计的数据集合，专为提升各种生成模型的表现而生。它包含丰富的花卉图像与详细标注信息，助力研究者优化算法、创新应用。 花朵数据集用于训练各种类型的生成模型。
     
  • 17类花朵的图片分类数据集
    优质
    本数据集包含十七种类别、多样化的花卉图像，旨在促进植物识别技术的发展与应用。 图像分类数据集包含17个类别的花朵图片，训练集中有800张图片，验证集和测试集各有260张图片。
     
  • 17类花朵的图片分类数据集
    优质
    本数据集包含十七种类别、多样化的花卉图像，旨在促进植物识别技术的发展与研究。 图像分类数据集包含17个类别的花朵图片，训练集有800张图片，验证集和测试集各有260张图片。
     
  • 花朵分类数据集（包括玫瑰花等）
    优质
    这是一个包含多种类型花卉的数据集，尤其突出了玫瑰花。用于机器学习和计算机视觉任务中的花朵识别与分类研究。 花分类数据集包括多种类型的花朵，例如玫瑰花等。该数据集用于训练机器学习模型识别不同种类的花卉。
     
  • 莺尾花数据集与牛津花卉数据集（花卉数据集）
    优质
    莺尾花数据集和牛津花卉数据集是两个著名的图像分类数据集。莺尾花数据集小巧精炼，用于基本的模式识别研究；而牛津花卉数据集包含超过8000张图片，涵盖102种不同的花卉，广泛应用于深度学习中的图像识别任务。 莺尾花数据集包含(csv、txt格式，45K)、牛津花卉数据集（17类，图像格式，60M）、花卉数据集(5类，图像格式，232M)。这些资源有些是从网上下载的。数据集已打包方便大家学习，如果有什么问题可以联系我。
     
  • 基于深度学习的花朵图像分类数据集分析
    优质
    本研究深入探讨了利用深度学习技术对花朵图像进行自动分类的方法，并详细分析了相关的数据集特性与模型性能。通过优化算法和特征提取，显著提升了分类准确率。 包括四类花朵：daisy、dandelion、roses、sunflowers。 使用步骤如下： 1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data 2. 下载花分类数据集并解压至上述链接中提供的位置。 3. 解压下载的数据集到flower_data文件夹下 4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val 生成的目录结构如下： ``` ├── flower_data │ ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，包含3670个样本） │ ├── train（生成的训练集，共3306个样本） │ └── val（生成的验证集，共364个样本） ```