【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset

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简介：
这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。

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【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset

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这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。

102种花卉分类数据集 102flowers

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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

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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。

Oxford-102花卉图像分类数据集

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Oxford-102花卉图像分类数据集包含超过十类别的102种不同种类的花朵的图片，用于训练和测试机器学习模型在复杂自然背景下准确识别花卉的能力。 Oxford 102 Flowers Dataset 是一个用于图像分类的花卉集合数据集，包含102种花，每种花有40到258张图片。该数据集于2008年由牛津大学工程科学系发布。它适用于深度学习研究者验证神经网络性能，并且主流的VGG、GoogLeNet和残差网络等模型都可以用于训练此数据集。对于初学者来说，这是一个很好的实践工具，可以将整个集合划分为6149张图片用作训练集，1020张图片作为验证集以及另外的1020张图片作为测试集。

【8189张图片】102类花卉分类图像数据集

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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。

102类别花卉数据集（标签文件）

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本数据集包含超过102种不同类别的花卉图像及其对应标签文件，适用于图像分类和机器学习训练。 102 类别花卉数据集包括图片标签、训练集标签、验证集标签和测试集标签。

102类鲜花分类数据集.zip

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《102类鲜花分类数据集》包含超过一万张高质量鲜花图片，涵盖从常见的玫瑰、向日葵到稀有的兰花等多个品种，旨在促进计算机视觉领域的图像识别与分类研究。 102种鲜花分类数据集.zip是进行花卉识别和AI模型训练的理想选择。

配置完善的Oxford-102 Flower数据集 - DFGAN花卉数据集

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DFGAN花卉数据集是基于Oxford-102 Flower数据集构建的一个配置完善的数据集合，包含多种花卉类别及其详细标注信息，适用于图像分类和生成模型训练。本段落件包含配置好的Oxford-102 Flower数据集，可以直接用于DF-GAN 2022版本的训练与测试，也可以根据需要替换为自己的数据集进行训练。文件夹内包括图像数据集、文本数据集以及以下文件：flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle和captions.pickle。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集。该数据集包含8189张图像，这些图像被划分到103个不同的花卉类别中，涵盖了英国常见的各种花卉类型。整个数据集分为训练、验证和测试三个部分：每个类别的前十个图像是用来作为训练或验证的一部分；剩余的6129张图片则构成测试集（每种类型的花至少有20张图像）。在各类别内，百香花拥有最多的图片数量，而桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花这类花卉的数量最少，每个类别仅有40个样本。所有图像均被重新调整大小以确保最小尺寸为500像素。

102类鲜花的数据分类

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本数据集包含102种不同类型的鲜花图像，旨在促进花卉识别技术的研究与应用，适用于机器学习模型训练及测试。我们小组在课程项目中使用了一个包含102个类别的鲜花数据集进行研究。每个类别有40到258张图像，并且这些图像是多样化的。对于这个数据集，我们尝试了不同的方法并进行了比较分析（如表1所示）。基于比较结果，我们选择了较小的模型作为最终方案，并让它运行更长时间以优化性能。具体来说，在满足提前停止条件的情况下，我们将该模型训练了50个周期。如果在连续五个周期内验证准确性未提升超过0.0001，则会触发停止机制。经过23轮迭代后，我们的训练过程结束：此时的训练准确率为100%，损失为9.8343e-04；而验证集上的表现则是53%的准确率和3.54的损失。平均测试准确性是47%，各类别的特定精度平均值则为44%，整体精确度评分为0.49。此外，我们还展示了混淆矩阵以及每个类别的具体精度数值，并且进行了10折交叉验证来进一步确认模型的有效性。

花卉102分类识别代码学习

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本课程为初学者设计，涵盖102种常见花卉的分类与识别技巧，通过独特的编码记忆法帮助学员轻松掌握各类花卉的特点及名称。我们有一个基于InceptionV2的迁移模型项目，包括数据集、txt文件以及训练代码和测试代码。在测试代码里使用了pyqt5编写了一个简单的界面，并且已经将准确率提升到了90%左右。这个项目提供给大家学习使用。