Advertisement

天气图片识别数据集.zip

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

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 天气图片识别数据集.zip
    优质
    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
     
  • 天气识别数据集：weather_photos
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 图像识别训练——气泡识别：基于YOLO的气泡识别数据集
    优质
    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。
     
  • 5.22天然气数据集.zip
    优质
    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。
     
  • SAR图像识别数据集.zip
    优质
    本资源包包含一系列用于训练和测试卫星雷达(SAR)图像自动识别算法的数据集，涵盖多种地物类型与场景。 包括源码：1. 数据集获取；2. 二进制数据集转换为图片；3. 提取特征，使用HOG和Gabor方法；4. SVM训练结果；5. 预测显示。
     
  • 手写数字识别数据集含9000张图片.zip
    优质
    本资源包含一个手写数字识别的数据集，共有9000张图片，可用于训练和测试机器学习模型的手写数字识别能力。 手写数字识别数据集包含9000张黑白图片。
     
  • WeatherDataset: 多类别天气图像分类的数据集
    优质
    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。
     
  • 抽烟识别数据集【标注+图片】
    优质
    该数据集包含大量带有标签的图像，用于识别不同场景下的吸烟行为。它为研究和开发监控健康习惯的技术提供了宝贵的资源。 数据集分为三个部分：Annotations、Imagenet 和 JPEGImages。JPEGImages 文件夹中有大约 3000 张抽烟图片，并且每张图片都使用 labelImg 工具进行了标注，生成的对应 xml 文件被存放在 Annotations 文件夹中。