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11种常见动物的图像分类数据集【已标注，包含约7000张图片】

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简介：
这是一个包含了大约7000张图片的数据集，涵盖了11种常见的动物种类，并且每一张图片都已经进行了详细的标注。非常适合用于图像分类的研究和学习。 11种常见动物图像分类数据集【已标注，约7000张数据】 该数据经过预处理，可以直接作为分类网络的输入使用。 包含的类别有【11】：狗、牛、羊、老虎、猪等（具体查看json文件）。 划分了训练集和测试集，并分别存放各自同一类别的图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 有关图像分类与分割网络改进的内容可以在相关博客中查阅；计算机视觉的完整项目也可以在其他文章中找到。

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  • 11种常见动物的图像分类数据集【已标注，包含约7000张图片】
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    这是一个包含了大约7000张图片的数据集，涵盖了11种常见的动物种类，并且每一张图片都已经进行了详细的标注。非常适合用于图像分类的研究和学习。 11种常见动物图像分类数据集【已标注，约7000张数据】 该数据经过预处理，可以直接作为分类网络的输入使用。 包含的类别有【11】：狗、牛、羊、老虎、猪等（具体查看json文件）。 划分了训练集和测试集，并分别存放各自同一类别的图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 有关图像分类与分割网络改进的内容可以在相关博客中查阅；计算机视觉的完整项目也可以在其他文章中找到。
     
  • 辣椒病虫害图像分类数据集【包含约7,500张标注图片】
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    本数据集提供了超过7,500张经过详细标注的辣椒病虫害图片，涵盖多种常见疾病与害虫，为深度学习研究提供丰富资源。 辣椒病虫害图像分类数据集【已标注，约7,500张数据】 类别数量【11】：炭疽病、螨虫、温度不适、缺素等【具体查看json文件】 划分了训练集与测试集，并将各自的数据图片存放于相应目录。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 提供了一些基于CNN的分类网络项目和图像分割完整项目的介绍，以及对YOLOv5模型进行改进的相关内容。 对于更多关于图像分类、医学图像分割及目标检测（使用yolo）等领域的项目与相应网络改进的内容，请参考本人主页。
     
  • 西瓜成熟度图像分类数据集【含标注，约600张图片】
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    本数据集包含约600张西瓜成熟度图像，并附有详细标注信息，旨在促进农业领域中基于视觉的果实成熟度识别研究。 西瓜成熟度图像分类数据集【已标注，约600张图片】 分类个数【3】：成熟、半熟、未熟 划分了训练集、测试集，并将各自同一类别的图片存放在一起。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 对于CNN分类网络的改进内容可参考相关文献或资料。此外，还有更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）等相关项目及相应网络的改进信息可供查阅。
     
  • 包含四类垃圾的标注数据集（约3000张图片）
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    本数据集包含了大约3000张图片，涵盖了四大类生活垃圾图像，为垃圾分类相关模型训练提供了详实的数据支持。 2023年比赛要求如下：初赛阶段生活垃圾智能分类装置需识别的四类垃圾主要包括： 1. 有害垃圾：包括各种型号电池（如1号、2号、5号）、过期药品及内包装等； 2. 可回收垃圾：易拉罐和小矿泉水瓶； 3. 厨余垃圾：例如小土豆、切过的白萝卜或胡萝卜，尺寸与电池相当； 4. 其他垃圾：包括瓷片、鹅卵石（大小类似小土豆）以及砖块等。 进入决赛后，生活垃圾智能分类装置需要识别的四类垃圾种类和形状将通过现场抽签决定。此外，在决赛中同时投入进行识别处理的垃圾数量至少为两件及以上，并且每种垃圾重量均不超过150克。
     
  • 玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】
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    本数据集包含约2,800张玉米病害图像及详细标注信息，旨在促进作物疾病识别研究与应用。 玉米病害图像分类数据集【已标注，约2,800张数据】 分类个数【4】：尾孢叶斑灰、普通锈蚀等【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 改进的CNN分类网络可参考相关文献和资料。 更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）项目及相应网络的改进，可以在本人主页上查看。
     
  • 矿物图像数据集（含约4500张图片）
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    本数据集包含约4500张高质量矿物图像，旨在为科研人员和爱好者提供丰富的视觉资料，支持矿物学研究、教育及计算机视觉技术的发展。 矿石数据集包含约4500张图片，这些图像是从网络上爬取的。训练集中有七种类型的矿石图片：“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”。测试集则包括24张相应的这七种矿石图像。
     
  • 大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】
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    本数据集包含超过三千六百张大豆叶病害图像及其详细标注信息，旨在促进植物病理学领域的研究与应用。 大豆叶片病害图像分类数据集【已标注，约3,600张数据】 分类个数【3】：炭疽病、健康、锈病【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。 更多关于图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，也可以在个人主页上查看。
     
  • 包含30种常见鱼类的图像数据集（每类鱼有30至100张照片）
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    这是一个独特且详尽的数据集合，包含了三十种常见的鱼类物种，每个种类拥有从30到100张的照片，为研究和识别提供了丰富的视觉资源。 该数据集包含30种常见的鱼类图像，每类鱼的图片数量在30到100张之间不等。
     
  • 高速公路上天气状况图像分类数据集【已标注，约16,000张图片】
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    本数据集包含约16,000张高速公路天气状况图像，每张图片均已详细标注。旨在为研究者提供高质量的数据支持，促进智能交通系统的研发与应用。 高速公路上的天气情况图像分类数据集【已标注，约16,000张图片】 分类个数【3】：晴天、雨天、雾天（具体查看json文件） 划分了训练集和测试集，并分别存放各自类别的图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。 更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进信息也可以在个人主页上查看。
     
  • 花卉图像数据集第二部分：含7类共7000张图片
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    本数据集为花卉图像系列的第二部分，包含七种类别，共计7000张图片，旨在支持植物识别和图像分类的研究与应用。 该数据集是博主整理的花卉数据集的第二部分，由于上传空间限制分为三部分上传。本部分包含玫瑰、梅花、茉莉花、牡丹、蒲公英、牵牛花和桃花共7个分类，每个类别有1000张图片集合。