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水下生物识别数据集（含海胆、贝壳、鱼类等约1000张图片）

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简介：
本数据集包含超过一千张高质量的水下生物图像，涵盖海胆、贝壳及各类鱼类。旨在促进水下生物识别技术的发展与应用研究。 重要的数据强调三次：水下生物检测数据集包含海胆、贝壳、鱼类等多种生物的图片，共约1000张；再次提醒，该数据集包括海胆、贝壳、鱼类等不同种类的海洋生物，大约有1000张图片；最后重申一遍，此数据集中涵盖了海胆、贝壳、鱼类等水生生物的照片，总数约为1000张。

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  • 水下生物识别数据集（含海胆、贝壳、鱼类等约1000张图片）
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    本数据集包含超过一千张高质量的水下生物图像，涵盖海胆、贝壳及各类鱼类。旨在促进水下生物识别技术的发展与应用研究。 重要的数据强调三次：水下生物检测数据集包含海胆、贝壳、鱼类等多种生物的图片，共约1000张；再次提醒，该数据集包括海胆、贝壳、鱼类等不同种类的海洋生物，大约有1000张图片；最后重申一遍，此数据集中涵盖了海胆、贝壳、鱼类等水生生物的照片，总数约为1000张。
     
  • 岩石分类的数据集，包含约1000张图片
    优质
    这是一个包含大约1000张岩石图像的数据集，旨在促进岩石类型自动分类的研究与应用开发。 岩石数据集包含各式各样的石头样本，“石灰岩”、“砂岩”、“泥岩”、“页岩”和“白云岩”，共计5类，大约有1000多张照片，并且每张照片都附带有标注信息。
     
  • 水质类别图片数据集（含5000张图片）
    优质
    本数据集包含5000张不同水质类别的图片，旨在为水质监测与分类提供训练模型的数据支持，促进环保领域的研究与发展。 使用增强后的5000张图片对水质进行分类，并将其分为五类。采用ResNet模型后，准确率可达98%。由于内容有限，我降低了积分要求，因为网站收取的费用较高。
     
  • 安全帽数据集，约1000张图片
    优质
    本数据集包含约1000张图像，旨在支持安全帽检测研究。涵盖各种视角及复杂背景下的工地工作人员佩戴的安全帽情况，有助于提升工业场景下的人身安全监控技术。 安全帽数据集包含大约1000多张图片。
     
  • 钓鱼数据集2含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个钓鱼主题的数据集，内有1000张已经标注好的图片，适合用于图像识别和机器学习模型训练。 检测岸边钓鱼人员的数据集2包含1000张项目数据，并且已经完成了标注工作，下载后可以直接用于训练。
     
  • 玉米不同生长期识别数据集（含约300张图片）
    优质
    该数据集包含约300张高质量图像，全面展示了玉米从播种到成熟的各个生长阶段。旨在促进农作物生长监测及病虫害早期预警系统的开发与优化。 玉米各生长周期识别数据集包含大约300张照片，涵盖了幼苗期、穗期和花粒期三个阶段的玉米生长情况。
     
  • 钓鱼Fishing数据集3含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个精心制作的钓鱼场景图像数据集，内有1000张已标注的高清照片，适用于训练和测试机器学习模型。 检测岸边钓鱼人员的数据集3包含1000张已标注的项目数据集，下载后可以直接用于训练。
     
  • 矿物图像数据集（含约4500张图片）
    优质
    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。
     
  • 36类常见水果蔬菜识别分类数据集（含3600张图片）.zip
    优质
    本数据集包含36类常见水果和蔬菜共3600张图像，每类别100张。适用于图像识别与分类研究，有助于提升模型对果蔬的辨识能力。 该数据集包含36类果蔬的图像共计3600张，分为水果和蔬菜两大类。其中水果包括香蕉、苹果、梨、葡萄、橙子、猕猴桃、西瓜、石榴、菠萝和芒果；蔬菜则有黄瓜、胡萝卜、辣椒（包括甜椒）、洋葱、马铃薯（包括红薯）、柠檬（虽然通常归为水果）、番茄（西红柿）、萝卜（含多种类型如白萝卜等）、甜菜根、卷心菜、生菜、菠菜、大豆、花椰菜和豌豆。数据集分为三个子文件夹：训练集，每个类别包含100张图像；测试集，每个类别有10张图像用于评估模型性能；验证集，同样为每类提供10张图像以确保模型在不同条件下的表现稳定性。这些图像按具体食品名称分类存储于各个相应的子文件夹中。
     
  • 钓鱼数据集1+1000张图片+已标注.zip
    优质
    本资源包包含1001张高质量的钓鱼活动相关图像，其中一张为主图，一千张为详细的子样本，每张图片均已详细标注，非常适合用于深度学习和模式识别研究。 检测岸边钓鱼人员的数据集包含1000张项目数据，并且已经进行了标注，下载后可以直接用于训练。