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该数据集是 Oxford-IIIT 收集的宠物图像数据。

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简介：
该 Oxford-IIIT Pet Dataset 是一份专门针对宠物图像的数据库，其中涵盖了37种不同的宠物类别，每种类别都包含大约200张的宠物照片。此外，该数据集还提供了宠物轮廓的标注信息，为图像识别和分析提供了有价值的支持。

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  • Oxford-IIIT 宠物图像数据集
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    Oxford-IIIT宠物数据集是由牛津大学和印度Indraprastha理工学院联合开发的一个专门用于训练与测试图像分类算法的数据集，包含超过10,000张各类宠物（狗和猫）的图片。每张图片都被标注了品种信息，总共有37种不同的犬类和37种不同种类的猫。该数据集被广泛应用于计算机视觉领域中深度学习模型的研究与开发。 The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种不同的宠物种类，每种大约有200张图片，并且还包括了每个宠物的轮廓标注信息。
     
  • Oxford-IIIT Pet 数据集
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    Oxford-IIIT Pet数据集是由牛津大学与IIIT Hyderabad合作开发的一个包含37种不同品种、共计约1万张猫狗图片的数据集，每张图均附有标注的品系、种类和分割掩模。该数据集广泛用于宠物图像分类及姿态估计的研究中。 Oxford-IIIT宠物数据集是一个包含37个类别宠物的图像集合，每个类别的图片数量大约为100张，该数据集由牛津大学的Visual Geometry Group创建。这些图像在比例、姿势及照明方面存在显著差异，并且每一张图都有相关的品种标签、头部区域注释以及像素级别的三通道分割标注信息。
     
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
     
  • 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。
     
  • Oxford 102 Flowers 图片数据集
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    Oxford 102 Flowers 数据集是由牛津大学植物学系提供的包含102种不同花卉及其特征的图像集合，每类花朵均拥有数十张高质量图片。 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，每种花分为40到258张图片。该数据集由牛津大学工程科学系于2008年发布，并有一篇相关论文《Automated flower classification over a large number of classes》。
     
  • IIIT文本识别数据集.zip
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    本资源包包含了一个用于训练和测试文本识别算法的数据集，由印度信息技术学院整理发布。内含丰富多样的文字图像样本，适用于光学字符识别（OCR）等领域研究。 文本识别数据集包括IIIT训练集的2000张图片和测试集的3000张图片，标签对应每张图片上的单词。train.txt和test.txt文件是经过过滤后的标签（去除了符号及少于三个字符的内容）。此外还有两个原始版本的未经过滤的标签文件，可以自行添加相应的文件路径或在我的主页下载带有路径信息的代码文件（python格式）进行使用。
     
  • 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。
     
  • 发票图像数据集 发票图像数据集
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    发票图像数据集是一系列包含不同种类和格式发票扫描件或照片的数据集合，旨在为光学字符识别（OCR）、机器学习等技术提供训练与测试资源。 发票图片数据集包含了各种类型的发票图像样本，适用于训练和测试计算机视觉模型在识别、分类及提取发票关键信息方面的性能。这些数据集有助于研究者们进行深入的学术探讨和技术开发工作，在财务自动化处理领域具有重要价值。
     
  • 图像数据集
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    图像数据集是一系列用于训练和测试机器学习模型的图片集合，涵盖广泛的主题与类别，对于计算机视觉任务至关重要。 大量的数据集可以用于深度学习的训练，并且通过这些数据集进行训练可以获得很好的效果。