图像分割数据包括花生植物叶片、杂草分割(3类别任务包含训练集和测试集)

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
项目内容涵盖作物叶片分析以及杂草识别两大模块（其中包含三类分类问题，并包含了训练数据与测试数据）。本数据集基于花生植物叶片分割，同时包含附近的杂草区域，并将背景归类为3个类别。前景部分丰富且占据图像大部分面积，适合进行分割任务。其中mask模板是填充后的彩色版本。数据集总体规模达到571 MB，并按训练集与测试集分为两个子集。该数据集包含图像文件夹+掩膜文件夹两类资源。训练集部分具体包括320幅图像及其相应的320个掩膜，而测试集则包含80幅图像及其相应的80个掩膜。此外，包含一段图像分割可视化脚本，提取并展示原始图片、GT图像及其在原图蒙板下的呈现，并将结果命名为当前工作目录。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

植物图像叶片分割的数据集

优质

本数据集专注于植物叶片的图像分割技术研究，包含大量标注清晰的植物叶片图片，旨在推动自动化农业及植物学领域的精确分析与识别。项目包含植物叶片图像及其对应的mask模板。数据集总大小为545MB，包括110张图像数据和110张对应掩码模板。这些数据的前景区域丰富且标注效果极佳，非常适合用于植物叶片分割任务。此外，该项目还提供了一个可视化脚本，可以随机选取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的GT蒙版图像，最终将结果保存到当前目录下。

牙齿的X光图像分割数据：二分类任务训练及测试集

优质

本数据集旨在为牙齿X光影像提供一个二分类任务的数据支持，包括详细的训练与测试集，以促进口腔医学领域内的研究和应用。项目包含基于X光下的牙齿分割数据（2类别分割任务），并已划分训练集和测试集。该数据集是针对X光拍摄背景中的牙齿进行分割而设计的，其中前景区域丰富且密集，占据整幅图像很大的比例。可以用于二值图像分割任务，标签的前景像素点为255，加上背景的0。数据集分为以下两部分： - 训练集：包含1600张图片及对应的1600个mask图片。 - 测试集：包括400张图片和相应的400个mask图片。此外，项目中还提供了一个图像分割可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图片、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙板图像，最后将这些内容保存到当前目录下。

肺部医学图像分割数据集（含训练与测试部分）

优质

本数据集专为肺部医学影像分割设计，包含详细的训练及测试样本，旨在推动相关领域的研究进展。项目包含肺分割数据（包括训练集和测试集）。数据集为256*256分辨率下的肺部分割图。分割的前景包括左肺、右肺等，标签的mask图像中前景区域被标记为255以便于观察。该数据集分为训练集与测试集： - 训练集中包含6849张图片及其对应的6849个掩码（masks）。 - 测试集中则有1712张图片和相应的1712个掩码图像。此外，项目还提供了一个用于可视化分割结果的脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT图像以及在原图上的GT蒙板效果，并将生成的结果保存至当前目录下。

图像分割数据集在深度学习中的应用：包含训练与测试集的二值分割遥感公路图像数据集

优质

本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用，特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务，旨在提升道路识别精度。项目包含：二值分割遥感公路图像分割数据集（已划分训练集和测试集）。该数据集基于卫星影像中的道路进行标注，前景目标丰富且标注效果良好，适用于分割网络的实战应用。数据集总大小为237MB。它分为两个部分： - 训练集：包含1340张图片及其对应的1340个mask图像； - 测试集：包括334张图片和相应的334个mask图像。此外，项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本，能够随机选取一张图片，并将其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。

大型34种植物叶片图像分类数据集（含数据集划分）

优质

这是一个包含34种植物的大型图像数据库，专注于叶子形态的多样性。数据集已详细划分，便于研究和教学使用。数据包含：一个大型34植物叶片图像分类数据集（已划分好训练集与测试集），可以直接用ImageFolder打开进行图像分类任务。【数据集介绍】该数据集中包括了34种不同类别的植物叶片，如苹果、葡萄和猕猴桃等。【数据总大小】533MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练集）与test（测试集），分别包含27,346张及6,654张图片。此数据集适用于yolov5的分类任务。【json文件】提供了一个包含所有植物叶片类别信息的字典文件。为了便于查看，还提供了可视化脚本，可以随机选取四张图片进行展示，并将其保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。

遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集

优质

本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。

训练与测试数据集分割程序

优质

简介：该程序旨在高效地将数据集划分为训练和测试两部分，确保机器学习模型能基于未见过的数据进行准确评估，促进算法优化与泛化能力提升。数据集分割为train和test的程序可以帮助我们更好地进行机器学习模型训练与验证。这个过程通常包括将原始数据分为两部分：一部分用于训练模型（train），另一部分用于测试模型性能（test）。正确的数据划分对于评估模型泛化能力至关重要，可以避免过拟合现象的发生。

害虫分类数据集：包含四种类别的训练集和测试集已划分完毕。

优质

本数据集专为害虫图像识别设计，涵盖四大类害虫，内含预划分的训练与测试样本，便于模型训练及性能评估。我们有一个害虫分类数据集，包含了四种不同的害虫类别。训练集和测试集已经划分完成。

使用pandas分割数据集以创建训练集和测试集

优质

本教程详细介绍了如何利用Python的Pandas库高效地将数据集划分为训练集与测试集，助力机器学习模型开发。 1. 使用model_select子模块中的train_test_split函数进行数据划分：使用Kaggle上的Titanic数据集随机划分方法。导入pandas和sklearn的model_select模块： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv(.../titanic_dataset/train.csv) # 将特征划分到X中，标签划分到Y中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.label_column ``` 注意：原文中的y=data.l可能是输入错误或未完成的代码片段。这里假设需要从data数据集中提取一个名为label_column的目标变量列名（实际使用时请替换为正确的标签名称）。