Advertisement

猫和狗的识别数据集.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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .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。
  • (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。
  • YOLO coco-val2014-cat_dog-2568.zip
    优质
    此数据集包含COCO验证集中筛选出的猫和狗图像,共计2568张,每张图片尺寸为256x256像素,适用于YOLO模型训练与评估。 COCO数据集val2014包含猫狗图像及其标签,标签格式为xml和txt两种。类别包括cat和dog,共有两千多张图片。这些数据可以用于YOLOv3的猫狗检测任务。
  • 检测与YOLO
    优质
    本数据集专为训练和评估基于YOLO的目标检测模型而设计,聚焦于精准地识别图像中的猫和狗,促进宠物分类研究。 YOLO猫狗检测数据集包含1000多张高质量的jpg格式图片,使用lableimg标注软件进行标注,并且标签有两种格式:VOC(xml)和yolo(txt)。这些数据可以直接用于YOLO系列算法的目标检测任务中。 具体信息如下: - 数据量:3500多张 - 类别:猫、狗 - 标签格式:两种,分别为txt和xml 该数据集可以被直接应用到YOLO目标检测模型的训练过程中。
  • CNN卷积神经网络.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。
  • 经典咪与.zip
    优质
    本资料包包含一系列经典的猫咪和狗狗图像数据集,适用于训练机器学习模型识别宠物种类。 经典猫狗分类数据集包含了大量标记为猫或狗的图像,用于训练机器学习模型识别这两类动物。该数据集广泛应用于计算机视觉领域,帮助研究人员开发更准确的图像分类算法。
  • 与12类合.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。
  • 各种类型合.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。
  • ,因容量大难以上传
    优质
    这是一个大规模的猫狗图像识别数据集,由于文件总量庞大,无法直接上传分享。 由于猫狗识别的训练集数据量过大,暂时难以上传。因此先使用测试集来调试代码,之后可以利用更多的图片进行模型训练。
  • 分类_区分_; python代码_深度学习; 分类_图片__
    优质
    本项目运用Python编程及深度学习技术进行猫狗图像分类与识别,旨在准确区分各类猫狗照片,提升图片辨识精度。 本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量已知为猫或狗的图像作为训练样本集合,并构建一个图像分类网络。利用该模型使计算机能够识别测试样本集合中的动物并将其分为猫类或者狗类,以尽可能提高测试准确率。