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各种类型狗狗识别的数据集合.zip

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简介：
本数据集包含多种类型的狗狗图像，旨在帮助用户准确识别不同品种的狗。适用于训练机器学习模型和计算机视觉项目。 图片识别数据集包含了大量用于训练机器学习模型的图像样本。这些数据集通常包含各种标签和分类，帮助算法理解和区分不同的视觉模式。通过使用高质量的数据集，可以显著提升计算机视觉应用的效果，如物体检测、面部识别等领域。

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  • 各种类型狗狗识别的数据集合.zip
    优质
    本数据集包含多种类型的狗狗图像，旨在帮助用户准确识别不同品种的狗。适用于训练机器学习模型和计算机视觉项目。 图片识别数据集包含了大量用于训练机器学习模型的图像样本。这些数据集通常包含各种标签和分类，帮助算法理解和区分不同的视觉模式。通过使用高质量的数据集，可以显著提升计算机视觉应用的效果，如物体检测、面部识别等领域。
     
  • 狗狗图像数据集（含20种类别，每类180张照片）
    优质
    本数据集包含3600张高质量图片，涵盖20种不同犬种，每个类别均有180幅图像，适用于深度学习模型训练和测试。 训练狗狗进行分类识别可以通过参考视频教程来学习。例如，在B站上有一个关于如何训练狗狗的视频（原链接：https://www.bilibili.com/video/av33504629），这个视频提供了详细的指导和技巧，可以帮助你更好地理解和实践这一过程。
     
  • 猫和狗的识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含了大量标记化的猫与狗的照片，旨在用于训练机器学习模型进行图像分类。 猫狗识别数据集中，训练集包含12500张猫的图片和12500张狗的图片，测试集则有总共12500张猫和狗的图片。
     
  • 狗鼻纹图像的狗狗身份识别数据集
    优质
    该数据集包含大量带有唯一鼻纹特征的狗的图像，旨在通过机器学习技术实现高效准确的个体识别。 狗狗身份识别数据集包含6000个狗狗ID和20000张狗鼻纹图像。通过这些数据可以实现狗脸识别功能。
     
  • 狗狗行为检测数据集（1551张图片，8种类别，YOLO+VOC格式）.zip
    优质
    本数据集包含1551张关于狗狗行为的图像，涵盖八种不同的类别标签。以YOLO和VOC两种格式提供，适用于训练机器学习模型识别和分类不同情境下的狗的行为模式。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： 1. 存储图片的JPEGImages文件夹，总计有1551张jpg图片。 2. 用于存储标注信息的Annotations文件夹，其中xml文件总数为1551个。 3. labels文件夹中存放目标检测用的txt格式标签数据，共计包含1551个文本段落件。 该数据集涵盖8种不同的类别： - bark - default - eat - lyingDown - lyingProne - sit - sleep - stand 各类别对应的标注框数量分别为：bark（168），default（211），eat（208），lyingDown （240）, lyingProne (148)，sit(154), sleep(253) 和stand(231)，总计有 1613个标注框。 图片的清晰度良好，分辨率较高。数据集中未进行任何增强处理以保持原始信息的真实性和完整性。 标签形状为矩形框形式，用于目标检测任务中的物体识别部分。 重要说明：无 特别声明：本数据集不提供关于训练模型或权重文件精度方面的保证，仅确保所提供的标注准确且合理。
     
  • 狗狗行为检测数据集（1551张图片，8种类别，YOLO+VOC格式）.zip
    优质
    本数据集包含1551张标注图片，涵盖八种不同的狗狗行为类别。以YOLO和VOC标准格式存储，便于机器学习模型训练与测试。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储了 1551 张 JPG 图片。 - Annotations 文件夹中包含了对应的 1551 个 XML 标注文件。 - labels 文件夹则有相应的 1551 个 TXT 文件。 标签种类共有8种，分别为：bark, default, eat, lyingDown, lyingProne, sit, sleep 和 stand。各类别标注的具体数量如下： - bark: 168 - default: 211 - eat: 208 - lyingDown: 240 - lyingProne: 148 - sit: 154 - sleep: 253 - stand: 231 总标注数量为：1613。 图片的分辨率清晰，未进行数据增强处理。标签形状是矩形框用于目标检测任务中识别物体边界。 重要说明： 暂无特别需要强调的内容。 特别声明： 本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理有效。
     
  • 10类狗狗图像分类数据集
    优质
    本数据集包含多种类型犬科动物的照片，旨在用于训练机器学习模型识别和区分十种不同的狗品种。 该数据集包含10种不同狗品种的图像集合，经过精心收集和组织，适用于各种计算机视觉任务，如图像分类和物体检测。涵盖的具体品种包括： - 金毛猎犬 - 德国牧羊犬 - 拉布拉多猎犬 - 牛头梗 - 比格犬 - 标准贵宾犬 - 罗威纳犬 - 约克夏梗 - 拳师犬 - 达克斯猎犬
     
  • CNN卷积神经网络猫咪狗狗识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标记的猫狗图像，旨在用于训练和测试CNN模型在动物分类任务中的性能。非常适合深度学习研究与应用。 此数据集相对较大，因此代码并未使用全部数据，仅选取了一部分进行处理。大家在操作时可以选择性地选取一部分或全部应用数据，但务必确保妥善处理测试集数据。
     
  • 猫狗数据集识别（含标签）
    优质
    本数据集包含了多种猫和狗的照片，并附有详细分类标签，适用于图像识别与机器学习训练。 猫狗数据集（包含标签）是一个用于图像分类任务的典型数据集，在深度学习模型训练与验证方面具有广泛应用价值。该数据集中包括“猫”和“狗”两个类别，每个类都有大量样本图。 以下是关于这个数据集的一些详细信息： 1. **train.txt 和 val.txt**：这两个文件通常定义了用于机器学习中的训练集和验证集。其中，“train.txt”列出的是训练模型所需的图像文件名；而“val.txt”则包含用来评估在不同阶段中模型表现的图像列表，帮助避免过拟合现象。 2. **labels.txt**：此文本段落件记录着每个图像对应的类别标签。“猫狗数据集”的情况里，标签就是指示图片是属于“猫”还是“狗”。每一行通常对应一个具体的图，并且指明其所属类别的编号或名称。 3. 两个主要的子目录：“dog”和“cat”，分别存放了与这两个分类相关的所有图像文件。每个类别下的图片数量庞大，都遵循一定的命名规则来存储JPEG或者PNG格式的图像。