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包含六种不同类型废品的图片数据集，总计2527张图片

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简介：
这是一个由2527张图片组成的多类别废品种类的数据集，内含六种不同类型的废弃物样本，旨在促进废物分类与环境研究。 废品图片数据集包含六类废品的图片数据，共有2527张图片。

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  • 包含六种不同类型废品的图片数据集，总计2527张图片
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    这是一个由2527张图片组成的多类别废品种类的数据集，内含六种不同类型的废弃物样本，旨在促进废物分类与环境研究。 废品图片数据集包含六类废品的图片数据，共有2527张图片。
     
  • 血细胞图像数据集：包含12,500张图片（涵盖4种不同类型的细胞）
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    本数据集收录了12,500张高质量的血细胞图像，详细涵盖了四种不同类型细胞。它为研究人员提供了宝贵的资源以进行细胞分类和识别的研究。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG）以及相应的细胞类型标签（CSV）。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像，并且这些图像根据不同的细胞类型被分配到四个文件夹中。基于血液疾病的诊断通常需要识别和表征患者的血液样本，因此自动化检测和分类血细胞亚型的方法在医学应用上具有重要意义。
     
  • 包含1530张图片的天气数据集（五种不同的天气状况）
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    这是一个庞大的图像数据库，收录了超过1500张描绘不同天气条件下的场景照片。该资料库涵盖了五种主要天气类型，为研究和开发基于视觉的气象识别系统提供了宝贵资源。 天气数据集包含1530张图片，展示了五种不同的天气情况。该数据集包括六个文件夹：五个文件夹分别包含每个类别的图像，另一个文件夹则包含了所有类别中的图像。此外，还有一个CSV文件用于标注alien-test文件夹中图像的标签。
     
  • NEU-DET钢材表面缺陷分类有六种类型，训练集包含1260张图片，验证集含361张图片，测试集为180张图片（yolov8格式）
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    本数据集用于NEU-DET钢材表面缺陷分类任务，涵盖六种类别缺陷。共提供1260张训练图像、361张验证图像及180张测试图像，采用YOLOv8标注格式。 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类：crazing（龟裂）、inclusion（夹杂）、patches（斑点）、pitted_surface（凹坑表面）、rolled-in_scale（氧化铁皮压入）和scratches（划痕）。其中，训练集包含1260个样本片，验证集有361个样本片，测试集中则包括180个样本片。 钢铁检测的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 保障产品质量：钢材中的缺陷可能会导致产品的强度、硬度、韧性等性能下降，甚至引发安全事故。
     
  • 24种商品的图片分类数据集（包含数据集划分）
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    本数据集包含24类商品的大量图片样本，并提供详细的标签及清晰的数据集划分说明，适用于图像分类与识别研究。 项目包含：24种商品图像数据集（已进行数据划分），每个类别的图片按照文件夹保存，经测试可以直接作为图像分类的数据集使用，并且可以用ImageFolder打开，无需额外处理。 【数据集介绍】该数据集为商品图像分类任务设计的，包括手机、化妆品、酒等24个类别。 【数据总大小】945MB 【数据集详情】data目录下分为两个子目录：train用于存放训练集图片，test用于存放测试集图片。其中，训练集中共有27,566张图片，测试集中有6,881张图片。 为了方便查看和理解数据内容，提供了一个可视化Python脚本段落件，在运行时可以随机选取一张图像进行展示，并且将结果保存在当前目录下。此脚本无需做任何修改即可直接使用。
     
  • 水质类别图片数据集（含5000张图片）
    优质
    本数据集包含5000张不同水质类别的图片，旨在为水质监测与分类提供训练模型的数据支持，促进环保领域的研究与发展。 使用增强后的5000张图片对水质进行分类，并将其分为五类。采用ResNet模型后，准确率可达98%。由于内容有限，我降低了积分要求，因为网站收取的费用较高。
     
  • 家具图像分类数据集，包含9346张图片
    优质
    该数据集包含了9346张家具图片，旨在促进家具图像的自动分类研究，为机器学习模型提供丰富的训练和测试资源。 家具分类图片数据集包含9346张家具图像，文件内有每张图像的路径、注释标签以及类别信息。
     
  • 垃圾分类图片数据集 包含40类，总量超过14000张
    优质
    本数据集包含40种类别的垃圾分类图像，总计超过14000张图片，旨在促进智能识别与分类技术的发展。 图片来源于生活场景，共有40个类别，数量超过14000张；这些图片可用于训练垃圾分类网络，帮助识别城市垃圾。
     
  • 表计图片数据集一（含500张图片）
    优质
    本数据集包含500张表计相关图片，旨在为图像识别与分析提供训练资源，适用于智能抄表、数字检测等领域。 共有各类表计图片数据集500张。