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六种水果花卉数据集

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简介：
《六种水果花卉数据集》包含丰富多样的水果与花卉图像资料，旨在为计算机视觉研究提供全面的学习素材。 深度学习水果花卉数据集共计包含6种类别，由于存储空间有限删减了一些图片。每种类别均超过1000张图像。

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  • 六种水果花卉数据集
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    《六种水果花卉数据集》包含丰富多样的水果与花卉图像资料，旨在为计算机视觉研究提供全面的学习素材。 深度学习水果花卉数据集共计包含6种类别，由于存储空间有限删减了一些图片。每种类别均超过1000张图像。
     
  • 包含6种的水果花卉数据集
    优质
    本数据集汇集了六类常见水果与花卉图像，旨在为视觉识别技术的研究提供丰富素材，适用于模式识别、机器学习等领域。 深度学习水果花卉数据集共有6种类别，由于存储空间有限，删除了一些图片。每类包含1000张以上图像。
     
  • 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。
     
  • 102种花卉分类数据集 102flowers
    优质
    102flowers是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每类花卉有多个图像样本，适用于植物识别、图像分类等机器学习研究。 我们创建了一个包含102个花类别的数据集。这些类别通常在英国出现，并且每个类别包括40到258张图像不等。每个类别的具体数量可以在相应的统计页面上查看。该数据集中的图片涵盖了不同大小、姿势和光照条件的变化，同时一些类别内部存在显著差异，而有些则非常相似。我们使用了具有形状和颜色特征的Isomap方法来可视化这个数据集。
     
  • 102种花卉的分类数据集
    优质
    本数据集包含102种花卉图像，旨在为植物识别研究提供详尽资料。每类花卉均有多种样本，涵盖不同视角和光照条件，便于深度学习模型训练与验证。 一百零二类花分类数据集。
     
  • 六种常见水果的图像数据集
    优质
    本数据集包含六种常见水果的高质量图像，旨在促进水果识别研究和机器学习模型训练，适用于农业自动化、库存管理和零售行业。 该文件夹包含六类常见的水果图像：苹果、香蕉、梨、芒果、火龙果和橘子。每种水果约有三百五十张图片。
     
  • 包含102种花卉的图片数据集
    优质
    本数据集收录了超过102种花卉的高清图片，每类花卉均包含大量样本，旨在支持图像识别与分类研究。 该数据集包含了多种花卉种类，每种都有一个独特的标识标签。以下是几个类别的示例及其对应的花名： 1: pink primrose；2: hard-leaved pocket orchid；3: cottage pink；……；100: ……
     
  • 花卉识别数据集.zip
    优质
    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip
     
  • YOLO花卉识别数据集
    优质
    YOLO花卉识别数据集是一个专为实现高效、精准的花卉图像分类和检测而设计的大规模标注数据集合。 YOLO鲜花检测数据集使用lableimg软件进行标注，包含真实场景的高质量jpg图片。标签有两种格式：VOC和yolo，分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。该数据集涵盖丰富的应用场景，并包括桃花、梨花和玫瑰花三种类别。 此描述基于的数据集及其应用效果可以参考相关文献或博客文章进行深入研究。
     
  • OxFlowers17牛津花卉数据集
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    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。