Advertisement

鱼类识别42-CreateML与Darknet数据集合.rar

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

简介：
本资源包含使用CreateML和Darknet框架进行鱼类图像识别的数据集，适用于机器学习项目中模型训练和测试。 在与团队合作进行计算机视觉项目的过程中，我们完成了以下任务： - 收集并组织图像； - 了解和搜索非结构化图像数据； - 注释和创建数据集； - 导出、训练及部署计算机视觉模型； - 使用主动学习方法随着时间推移改善数据集。 此数据集包含了6815张图片，鱼类标注采用CreateML格式。对每一张图片进行了以下预处理操作： - 自动剥离Exif-Arientation以调整像素数据方向； - 将所有图像大小统一调整为640x640（拉伸）。 此外，并未使用任何图像增强技术进行处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 鱼类识别42-CreateML与Darknet数据集合.rar
    优质
    本资源包含使用CreateML和Darknet框架进行鱼类图像识别的数据集，适用于机器学习项目中模型训练和测试。 在与团队合作进行计算机视觉项目的过程中，我们完成了以下任务： - 收集并组织图像； - 了解和搜索非结构化图像数据； - 注释和创建数据集； - 导出、训练及部署计算机视觉模型； - 使用主动学习方法随着时间推移改善数据集。 此数据集包含了6815张图片，鱼类标注采用CreateML格式。对每一张图片进行了以下预处理操作： - 自动剥离Exif-Arientation以调整像素数据方向； - 将所有图像大小统一调整为640x640（拉伸）。 此外，并未使用任何图像增强技术进行处理。
     
  • Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集
    优质
    Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集是一个专为促进海洋生物研究和保护而设计的数据集合，包含大量标记的鱼类图像，用于训练机器学习模型进行精确的鱼类分类。 该数据集中的所有鱼的图片均来自水下视频截取的画面，涵盖23个种类，共有27,370张图像，但像素较低。此外，数据分布极不均衡，其中最常见的鱼类图片数量是最少见鱼类的1000倍左右。值得注意的是，每种鱼都由专家进行了手动标注。
     
  • 鱼类的分类与识别
    优质
    《鱼类的分类与识别》是一本详细介绍各类淡水和海水鱼种特征、生活习性以及科学分类方法的专业书籍。书中涵盖了从基础理论到实践应用的知识体系，帮助读者掌握准确辨识不同种类鱼类的能力。 编写MATLAB程序进行鱼的分类和识别，并对相应的数据集进行训练以达到很高的准确率。
     
  • 多类别评论数据集合.rar
    优质
    多类别评论数据集合包含丰富且多样化的用户评论文本，涵盖产品、电影、餐厅等多个领域，适用于情感分析与分类研究。 该数据集包含五个类别：手机、口罩、衣服、酒店和零食，每个类别的好评、中评和差评各有25000条。不过，中评的数据质量较差，建议仅使用好评和差评两个数据集。
     
  • 猫脸识别与12类猫的数据集合.zip
    优质
    该数据集包含多种类型猫的图像，通过先进的猫脸识别技术整理而成，共分为12个类别。适合用于训练机器学习模型识别不同种类的猫咪。 猫脸检测数据集包含12种不同类别的猫的图片。训练集中有2160张图像，并且每张图都有标注信息记录在train_list.txt文件中。测试集则包括了240张未标记的猫的照片。
     
  • YOLO 数据集：鱼类疾病图像识别【含预划分数据集、类别文件及可视化脚本】
    优质
    这是一个用于鱼类疾病的图像识别的数据集，包含已分类的图片和可视化工具，旨在帮助研究者进行模型训练与验证。 YOLO 数据集：鱼身上疾病图像目标检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 该数据集按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于yolo模型训练。 类别个数（5）：细菌性疾病、真菌性疾病、健康鱼、寄生虫病、白尾病【具体参考classes文件】 数据结构如下： - 训练集包含约720张图片和对应的标签txt文件。 - 验证集包括大约100张图片及其对应标签的txt文件。 - 测试集中有约100张图片及相应的标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框，并且保存在当前目录中。此脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化图像。
     
  • 车辆识别与分类的数据集
    优质
    本数据集包含了大量标注清晰的道路车辆图像，旨在促进研究者在车辆识别和分类领域的算法开发与性能评估。 该数据集包含自行车、摩托车、汽车和货车的图像数据，可用于训练CNN模型以实现车辆识别与分类任务。其中，自行车、摩托车及汽车的数据来源于2005年PASCAL视觉对象挑战赛（VOC2005）中的筛选处理结果；而货车图片则通过网络收集并进行后期筛选得到。在本数据集中，训练集和测试集的比例约为5:1。 文件列表包括： - 训练集：train.tfrecords - 测试集：test.tfrecords 标签值解释如下： 0 - 自行车 1 - 汽车 2 - 摩托车 3 - 货车
     
  • 鸟类分类数据集 - 种类识别
    优质
    《鸟类分类数据集 - 种类识别》汇集了多种鸟类的数据与图像，旨在促进机器学习算法对不同种类鸟儿进行准确识别的研究与发展。 从生态和环境的角度来看，监测鸟类多样性是一项重要的任务。尽管鸟类监测是一个公认的过程，但是观察工作主要是手动进行的，这很耗时且可伸缩性低。因此，使用机器学习方法来分析相机陷阱数据、记录的数据或众包提供的鸟类图像和声音成为了一种动机。在这一挑战中，基于有限但多样的人群来源数据集来进行喜马拉雅鸟类的图像分类任务尤为重要。 这段文字探讨了利用机器学习技术提高鸟类多样性监测效率的需求，并特别提到了针对喜马拉雅地区鸟类进行图像分类的研究进展。
     
  • 车辆类别识别VOC数据集
    优质
    车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。 我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。