Advertisement

分类数据集与TF代码支持8万张图片、245个类（立即下载）

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

简介：
该平台提供丰富的分类数据集和TensorFlow代码库资源（限时下载）；所有资源均为高质量标注数据支持；支持一键获取分类数据集及完整代码集合（立即可用）；平台汇聚了涵盖广泛领域的245个分类别资源（随时更新）；为研究人员和开发者提供了便捷的数据获取渠道；各类数据均经过严格标注处理以确保训练效果；欢迎访问并下载试用版本（免费体验）；

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 垃圾分类数据集及TF代码-含8万张图片与245类别.zip
    优质
    本资料包包含一个大型垃圾分类数据集，共计8万张图像和245个不同分类，适用于深度学习模型训练。附带TensorFlow代码示例，助力快速上手实践。 包含垃圾分类数据集和TF代码-8万张图片245个类，提供两组训练好的模型在models目录下。详情请参见相关文档或描述。
  • 垃圾分类数据集与TF代码-含8万张图片及245类别.zip
    优质
    本资源提供了一个包含8万张图片和245个类别的全面垃圾分类数据集，并附有使用TensorFlow框架的示例代码，助力于开发高效的垃圾分类系统。 在智能垃圾分类赛道上，我使用了PyQt5进行界面设计，并创建了一个数据集进行了测试。通过神经网络对图像进行了识别处理，在测试阶段达到了100%的准确率。这一项目包括一个完整的垃圾分类数据集及代码资源。
  • 垃圾分类数据集与TF代码+8G数据支持
    优质
    这是一个包含大量垃圾分类相关数据的数据集，并提供了TensorFlow代码以供研究人员和开发者使用。整个资源包大小约为8GB。 需要一个垃圾分类的数据集以及使用TensorFlow编写的代码，并且该数据集大小约为8GB。
  • 垃圾分类数据集-8类VOC标注-1万张图片.zip
    优质
    本数据集包含1万张针对垃圾分类的图像，每张图片已进行VOC格式的8种类别详细标注，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含8个种类的物品：“笔”、“金属罐子”、“纸盒”、“口罩”、“电池”、“药片胶囊”、“纸张”和“瓶子”，每类都有1000多张图片，总计超过一万张已标注好的VOC格式的数据。这些数据非常适合初学者进行目标检测的学习以及用于垃圾分类训练模型的开发。
  • 打架识别分类数据集（含75,855张图片，8个类别）.7z
    优质
    本数据集包含75,855张图像，涵盖八种不同类型的肢体冲突场景，旨在用于训练和测试机器学习模型以准确地识别打架行为。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：包含75855张jpg图片，每个类别单独存储在一个文件夹中。 分类类别数：8个 类别名称及每类图片数量： - hit: 4133 张 - kick: 5950 张 - punch: 8921 张 - push: 10335 张 - ride_horse: 16971 张 - shoot_gun: 9832 张 - stand: 11259 张 - wave: 8454 张 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
  • YOLO肺炎分类数据集(含2万张图片).zip
    优质
    该数据集包含20,000张图像，旨在支持YOLO算法在肺炎分类任务上的应用和优化，为医学影像分析提供宝贵资源。 资源描述：深度学习图像分类-肺炎分类数据集，类别包含COVID、Lung_Opacity、Normal以及Viral Pneumonia。 资源特点：该数据集的数据质量和标注框质量高，可以直接用于YOLO目标检测模型的训练和测试。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计中使用。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++以及Java等领域拥有十年的工作经验，专注于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测和信号处理等多个领域的研究。此外，还擅长元胞自动机技术的应用开发，并在图像处理及智能控制方面有丰富的实践经验。欢迎与作者交流学习相关知识和技术。
  • 小麦叶片病害分类数据集（2942张图片，3个类别）.7z
    优质
    本数据集包含2942张小麦叶片图像，用于训练和测试机器学习模型以识别三种不同的叶片病害。通过细致标注与分类，为研究人员提供宝贵的数据资源。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且不含标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 总图片数量（jpg文件个数）：2942张 分类的类别总数：3种 具体类别名称及每种类别下的图片数量如下： - Brown_Rust 类别下有 902 张图片 - Healthy 类别下有 1116 张图片 - Yellow_Rust 类别下有 924 张图片
  • 【8189张图片】102类花卉分类图像数据集
    优质
    本数据集包含超过8189张高质量图片，涵盖102种不同类型的花卉。每一种花卉都经过精心分类和标注，为研究者提供了一个丰富的视觉资源库，适用于各类机器学习与模式识别的研究项目。 该数据集包含102种花卉的分类图片，共有8189张图片，适用于深度学习模型训练。
  • 杂草分类数据集含5998张图片，涵盖5个类别.7z
    优质
    本数据集包含5998张图片，涵盖了五种不同的杂草种类，旨在为图像识别和机器学习模型提供训练资源。文件以压缩格式（.7z）存储。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测。 数据集格式：仅包含jpg图片文件，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 图片数量（jpg文件个数）：5998 分类类别数：5 类别名称： - bluegrass - chenopodium - cirsium - corn - sedge 每种类别图片数： - bluegrass: 1200张 - chenopodium: 1200张 - cirsium: 1200张 - corn: 1200张 - sedge: 1198张 重要说明：暂无特别声明。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
  • 小麦病害分类数据集（含7653张图片，12个类别）.7z
    优质
    本数据集包含7653张图像，涵盖12种不同类型的小麦病害，旨在促进农业领域中机器学习算法的研发与应用。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹下存放着对应类别的图片。 图片总数（jpg文件个数）：7653 分类的类别数量：12 各分类下的图片数量： - crown_and_root_rot: 1102 - healthy_wheat: 1434 - leaf_rust: 1797 - powdery_mildew: 218 - wheat_aphids: 315 - wheat_cyst_nematode: 57 - wheat_loose_smut: 1017 - wheat_red_spider: 199 - wheat_scab: 545 - wheat_sharp_eyespot: 545 - wheat_stalk_rot: 274 - wheat_takeall: 150 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。