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天气识别数据集：weather_photos

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简介：
weather_photos数据集包含大量标记的照片，每张照片都与特定的天气条件相关联，如晴天、雨天或雪天等，适用于训练和测试图像分类算法。 该数据包含多云、下雨、晴天和日出四种类型天气的照片，并将其分为四个文件夹，每个文件夹对应着相应的天气图片。 | 文件夹名称 | 天气类型 | 数据量 | | --- | --- | --- | | cloudy | 多云 | 300 | | rain | 下雨 | 215 | | shine | 晴天 | 253 | | sunrise | 日出 | 357 | 以上是数据的详细信息。

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  • 天气识别数据集：weather_photos
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    weather_photos数据集包含大量标记的照片，每张照片都与特定的天气条件相关联，如晴天、雨天或雪天等，适用于训练和测试图像分类算法。 该数据包含多云、下雨、晴天和日出四种类型天气的照片，并将其分为四个文件夹，每个文件夹对应着相应的天气图片。 | 文件夹名称 | 天气类型 | 数据量 | | --- | --- | --- | | cloudy | 多云 | 300 | | rain | 下雨 | 215 | | shine | 晴天 | 253 | | sunrise | 日出 | 357 | 以上是数据的详细信息。
     
  • 天气图片识别数据集.zip
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    该数据集包含了丰富的天气相关图片样本，旨在用于训练和测试天气图片识别模型，涵盖多种天气状况。 天气图像识别数据集.zip
     
  • 图像识别训练——气泡识别：基于YOLO的气泡识别数据集
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    本项目提供了一个基于YOLO算法的气泡识别数据集，旨在提升图像中气泡位置和类别的自动检测精度，适用于科研及工业应用。 在机器学习和计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，在单次前向传播过程中同时预测目标的边界框及类别概率。当处理包含气泡图像的数据集时，使用YOLO进行标注与训练可以实现对气泡的有效自动识别和定位。 由美国研究人员约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon）于2016年提出，YOLO算法的主要特点是将目标检测任务转换为单个神经网络的回归问题，从而实现了高效的实时对象检测。具体来说，该方法是通过划分输入图像成S×S大小的网格，并让每个网格单元负责预测B个边界框及其置信度和类别信息来实现这一目的。 对于每一个预测出来的边界框而言，它包含5个关键值：中心点坐标（x, y）、宽度与高度（w, h），以及一个反映该边界框内存在目标的可能性及准确性的置信分数。
     
  • PyTorch天气识别代码及包含四种天气类型的2300张图片的数据集.rar
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    本资源提供一个PyTorch实现的天气识别项目代码和相关数据集。数据集包括晴天、雨天、雪天和阴天共2300张图片，可用于训练图像分类模型。 PyTorch天气检测代码搭配四种天气类型的2300张图片数据集，这些高质量的真实场景图片格式为jpg，并且包含丰富的数据场景。关于数据集的详细展示和更多下载信息，请参考相关文章。
     
  • 天气分时数据集
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    《天气分时数据集》提供了详尽的气象信息记录，涵盖温度、湿度、风速等多维度指标，旨在支持精准预报与气候变化研究。 北京、上海和广东各地区的分时天气数据存储在文件area_weather.csv中。
     
  • 深度学习CNN气象识别数据集
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    本数据集包含大量通过深度学习与卷积神经网络技术处理过的气象图像和信息，旨在提升天气模式识别精度，适用于科研及模型训练。 这是深度学习中利用CNN进行天气识别的数据集，可以直接导入到项目同文件夹内使用。
     
  • 天气数据集的数据挖掘
    优质
    本研究聚焦于从庞大的天气数据集中提取有价值的信息和知识，运用先进的数据挖掘技术，旨在改善气象预测与分析。 一个用于Weka使用的天气数据集，旨在帮助初学者熟悉Weka的使用，并进行数据分析。
     
  • WeatherDataset: 多类别天气图像分类的数据集
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    WeatherDataset是一个多类别天气图像分类的数据集，包含多种天气条件下的高质量图片，旨在促进气象识别技术的研究与发展。 天气数据集用于多类天气图像分类的网络。 在TensorBoard上展示图。 进行准确性测试、精度训练以及损失测试与火车（损失训练）的相关工作。
     
  • 5.22天然气数据集.zip
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    5.22天然气数据集包含了特定日期收集的详尽天然气相关数据，适用于能源行业分析、市场研究及供应链管理等场景。此资源对于理解天然气市场的动态变化具有重要价值。 工控网络的公开数据集适合用于数据分析、算法及模型调研。这些数据集可用于进一步学习和模型验证，并支持深度学习框架的应用。