Advertisement

狗狗图像数据集（含20种类别，每类180张照片）

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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
     
  • 害虫图像样本数据集（含15种类别，每类约6张图片）
    优质
    这是一个包含15种不同类别害虫的小型图像数据集，每类害虫大约有6张高质量照片，非常适合用于害虫识别的研究和模型训练。 害虫图片样品数据集包含15种类别，每类大约有6张图片。
     
  • 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。
     
  • 包含30种常见鱼类的图像数据集（每类鱼有30至100张照片）
    优质
    这是一个独特且详尽的数据集合，包含了三十种常见的鱼类物种，每个种类拥有从30到100张的照片，为研究和识别提供了丰富的视觉资源。 该数据集包含30种常见的鱼类图像，每类鱼的图片数量在30到100张之间不等。
     
  • 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。
     
  • 1000张狗的照片-数据集
    优质
    1000张狗的照片-数据集包含多样化的犬类图像资源，适用于训练计算机视觉模型识别和分类不同品种的狗狗。 在IT行业中特别是机器学习与人工智能领域，数据集扮演着至关重要的角色。狗的1000张图片-数据集是一个专门针对狗图像的数据集合，为研究人员和开发者提供了一个训练及测试计算机视觉算法的理想平台。这些图像通常用于深度学习模型的训练，帮助计算机识别并分类不同品种的狗。 我们需要理解什么是数据集：它是一组结构化的数据，可以是数字、文本或图像等形式，在计算机视觉领域则由大量标注过的图片组成，每张图附有指示其所属类别的标签。例如在这个例子中，标签可能是金毛寻回犬和德国牧羊犬等不同品种的狗。 狗的1000张图片-数据集表明它包含1000张狗的照片，并且可能涵盖了多种不同的品种，这为模型提供了足够的多样性以增强其泛化能力。然而文件名列表仅显示了其中十幅具体的图像，可能是整个数据集中的一部分或者只是样本展示。 训练深度学习模型时，这些图片会被划分为训练集、验证集和测试集：用于调整参数的验证集；评估性能的测试集以及实际进行训练的训练集。对于图像分类任务来说，每张图都会被卷积神经网络（CNN）处理并提取特征，然后通过全连接层输出各个类别的概率。 数据预处理是机器学习中不可或缺的一部分，常见的步骤包括归一化、裁剪、缩放等操作以提高模型的学习效率，并降低过拟合的风险。完成训练后可以通过混淆矩阵、准确率和F1分数来评估模型的性能。如果测试集上的表现良好，则该模型可以被部署到实际应用中，比如自动识别狗品种的应用。 狗的1000张图片-数据集为研究者提供了实践计算机视觉与深度学习技术的理想资源，通过分析这个数据集我们可以改进算法和优化模型设计，并进一步推动AI在图像识别领域的进步。同时该案例也强调了高质量且多样化的数据对于提升模型性能的重要性以及有效管理使用数据集的关键作用。
     
  • 瑜伽姿态图片数据集，涵盖6种类别，每类别含200至600张图片
    优质
    本数据集包含6类不同瑜伽姿势的图片，每类约有200到600张高质量图像，总计数千张照片，旨在支持瑜伽姿态识别研究。 这个数据集专门收集了瑜伽姿势的图像集合，旨在用于机器学习与计算机视觉研究领域。它涵盖了六种不同的瑜伽姿势类别，并且每个类别的图片数量在200到600张之间变化，确保模型训练时能够接触到足够多样的样本，从而提高识别准确性和泛化能力。 在机器学习中，这样的数据集常被用来训练图像分类模型。图像分类是计算机视觉的一个基础任务，目标是将输入的图像分配给预定义类别之一，在这里就是区分六种不同的瑜伽姿势。这项技术对于开发智能瑜伽教练应用或者自动化检测系统非常有用。 数据预处理阶段包括了标准化（如调整大小、灰度化或色彩归一化）、噪声去除以及可能的应用增强技术，例如翻转、裁剪和旋转等操作以增加训练的多样性。这些步骤有助于模型更好地理解和适应各种瑜伽姿势的表现形式。 选择合适的深度学习模型是关键环节之一。卷积神经网络（CNN）因其在图像识别中的优异性能而成为首选，常见的结构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception系列都适用于此类任务。通过多层卷积和池化操作提取特征，并利用全连接层进行分类决策。 模型训练阶段中，数据集会被划分为训练集、验证集与测试集：前者用于学习；后者则用来调优超参数及防止过拟合；最后的测试集合评估最终性能。优化算法如梯度下降或Adam等通常在反向传播过程中使用以最小化损失函数。 此外，在面对类别图片数量不均衡的问题时，可以采取过采样、欠采样或是重加权策略来确保模型对每个类别的敏感性处理得当。训练完成后，通过准确率、精确率、召回率和F1分数等评估指标量化性能表现。 部署后的系统允许用户上传自己的瑜伽姿势图片，并自动识别并提供相应的名称信息。此功能不仅帮助瑜伽爱好者自我纠正动作，也为教练提供了辅助教学工具的可能。 总体而言，该数据集为构建高精度的图像分类模型提供了丰富的素材来源，在瑜伽教育和健康管理系统中发挥重要作用。
     
  • 犬种分类器：识别照片中的狗品种
    优质
    犬种分类器是一款创新的应用程序，能够精准地从图片中识别出不同种类的狗狗。无论是拉布拉多、金毛还是边境牧羊犬，只需轻轻一点，即可轻松获取答案。让宠物爱好者和专业人士都能快速准确地了解狗的品种信息。 该模型使用ResNet50作为预训练模型，并将狗图像分类为10个品种：比格犬、奇瓦瓦州犬、杜宾犬、法国斗牛犬、金毛寻回犬、爱斯基摩狗、哈巴狗、圣伯纳德、苏格兰猎鹿犬和藏獒。当前，该模型的训练精度达到98%。 为了使用此模型，请在本地运行以下命令： ``` python api.py ``` 然后可以将请求发送到本地主机或公共API服务器。 对于本地主机: ``` curl -X POST -F image=@image-directory http://localhost:8000/ ``` 对于公共API服务器: ``` curl -X POST -F image=@image-directory http://143.110.177.46:8000 ```