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包含17种不同花朵的图片分类数据集。

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简介：
该数据集包含17个不同类别的花卉图像，其规模为训练集800张图片，验证集和测试集分别提供了260张图片，旨在用于图像分类任务。

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  • 17类花朵的图片分类数据集
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    本数据集包含十七种类别、多样化的花卉图像，旨在促进植物识别技术的发展与应用。 图像分类数据集包含17个类别的花朵图片，训练集中有800张图片，验证集和测试集各有260张图片。
     
  • 17类花朵的图片分类数据集
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    本数据集包含十七种类别、多样化的花卉图像，旨在促进植物识别技术的发展与研究。 图像分类数据集包含17个类别的花朵图片，训练集有800张图片，验证集和测试集各有260张图片。
     
  • 花朵分类数据集（包括玫瑰花等）
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    这是一个包含多种类型花卉的数据集，尤其突出了玫瑰花。用于机器学习和计算机视觉任务中的花朵识别与分类研究。 花分类数据集包括多种类型的花朵，例如玫瑰花等。该数据集用于训练机器学习模型识别不同种类的花卉。
     
  • 包含六种不同类型废品的图片数据集，总计2527张图片
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    这是一个由2527张图片组成的多类别废品种类的数据集，内含六种不同类型的废弃物样本，旨在促进废物分类与环境研究。 废品图片数据集包含六类废品的图片数据，共有2527张图片。
     
  • 包含102种花卉的图片数据集
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    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: ……
     
  • 24种商品的图片分类数据集（包含数据集划分）
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    本数据集包含24类商品的大量图片样本，并提供详细的标签及清晰的数据集划分说明，适用于图像分类与识别研究。 项目包含：24种商品图像数据集（已进行数据划分），每个类别的图片按照文件夹保存，经测试可以直接作为图像分类的数据集使用，并且可以用ImageFolder打开，无需额外处理。 【数据集介绍】该数据集为商品图像分类任务设计的，包括手机、化妆品、酒等24个类别。 【数据总大小】945MB 【数据集详情】data目录下分为两个子目录：train用于存放训练集图片，test用于存放测试集图片。其中，训练集中共有27,566张图片，测试集中有6,881张图片。 为了方便查看和理解数据内容，提供了一个可视化Python脚本段落件，在运行时可以随机选取一张图像进行展示，并且将结果保存在当前目录下。此脚本无需做任何修改即可直接使用。
     
  • YOLOV5 用于花卉分类的实战教程：基于五种花朵的数据集
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    本教程详细介绍如何使用YOLOv5模型进行花卉分类任务，专注于一个包含五种不同花朵数据集的实际操作指导。 YOLOV5 实战对花数据集，包含代码、数据集以及训练好的权重参数，经过测试可以直接使用。 【yolov5】项目总大小：257MB。 训练了10个epoch后，top1准确度达到了0.91+。由于仅进行了10个epoch的训练，网络尚未完全收敛，增加轮次可以提升性能。 【如何训练】只需将datasets数据准备好即可开始训练。 关于更多yolov5改进介绍或如何进行训练，请参考相关文档和教程。
     
  • 基于深度学习的花朵图像分类数据集分析
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    本研究深入探讨了利用深度学习技术对花朵图像进行自动分类的方法，并详细分析了相关的数据集特性与模型性能。通过优化算法和特征提取，显著提升了分类准确率。 包括四类花朵：daisy、dandelion、roses、sunflowers。 使用步骤如下： 1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data 2. 下载花分类数据集并解压至上述链接中提供的位置。 3. 解压下载的数据集到flower_data文件夹下 4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val 生成的目录结构如下： ``` ├── flower_data │ ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，包含3670个样本） │ ├── train（生成的训练集，共3306个样本） │ └── val（生成的验证集，共364个样本） ```
     
  • 血细胞图像数据集：包含12,500张图片（涵盖4种不同类型的细胞）
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    本数据集收录了12,500张高质量的血细胞图像，详细涵盖了四种不同类型细胞。它为研究人员提供了宝贵的资源以进行细胞分类和识别的研究。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG）以及相应的细胞类型标签（CSV）。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像，并且这些图像根据不同的细胞类型被分配到四个文件夹中。基于血液疾病的诊断通常需要识别和表征患者的血液样本，因此自动化检测和分类血细胞亚型的方法在医学应用上具有重要意义。