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五种花卉的分类数据集（百合-Lily、兰花-Orchid、莲花-Lotus、向日葵-Sunflower、郁金香-Tulip）

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简介：
本数据集包含五类典型花卉：百合、兰花、莲花、向日葵及郁金香，每种花卉均提供丰富的图像样本，便于深度学习模型进行分类训练。 图片分为五类：百合（Lilly）、兰花（Orchid）、莲华（Lotus）、向日葵（Sunflower）和郁金香（Tulip）。每类大约有1000张照片，分辨率较小，大部分约为320x240像素。这些图片没有统一缩放成一个尺寸，有不同的比例。

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  • 五种花卉的分类数据集（百合-Lily、兰花-Orchid、莲花-Lotus、向日葵-Sunflower、郁金香-Tulip）
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    本数据集包含五类典型花卉：百合、兰花、莲花、向日葵及郁金香，每种花卉均提供丰富的图像样本，便于深度学习模型进行分类训练。 图片分为五类：百合（Lilly）、兰花（Orchid）、莲华（Lotus）、向日葵（Sunflower）和郁金香（Tulip）。每类大约有1000张照片，分辨率较小，大部分约为320x240像素。这些图片没有统一缩放成一个尺寸，有不同的比例。
     
  • 3D模型：郁金香花卉
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    这是一款精美的3D模型，以鲜艳夺目的郁金香为原型，细节逼真，色彩丰富。适合用于各类设计项目或虚拟场景装饰。 郁金香花卉的3D模型适用于植物模型设计。
     
  • 用于花卉分类的训练数据集（包括雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香）
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    本数据集包含多种常见花卉图像，涵盖雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵及郁金香五大类，旨在为花卉识别提供高质量的训练素材。 训练一个用于分类雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香的花数据集。
     
  • 包含17种类别花卉的数据集：贝母花、雏菊、番红花、风信子、向日葵、水仙花、野百合、虎皮百合等
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    这是一个多元化的花卉数据集，包含了如贝母花、雏菊、番红花等17种不同类型的花卉图像，为研究和识别提供了丰富的资源。 一个包含17个类别的花卉数据集，每个类别有80张图像。这些类别包括：贝母花（fritillary）、雏菊（daisy）、番红花（crocus）、风信子（bluebell）、虎皮百合（tigerlily）、款冬（coltsfoot）、驴蹄草（cowslip）、毛茛（buttercup）、蒲公英（dandelion）、三色紫罗兰（pansy）、水仙花（daffodil）、向日葵（sunflower）、雪花莲（snowdrop）、野百合（lilyvalley）、银莲花（windflower）、郁金香（tulip）和鸢尾属植物（iris）。这些花卉是英国常见的种类。数据集中的图像具有较大的尺度、姿势和光线变化，同时某些类别内部的图像差异较大，并且与其他类别的图像非常相似。
     
  • 五分类花卉数据集
    优质
    五分类花卉数据集包含了多种花卉图像，按品种分为五大类，每类包含多个样本，适用于图像识别和机器学习研究。 五分类花卉数据集包含多种不同类别的花卉图像，用于机器学习或深度学习中的分类任务。该数据集通常包括五个主要的花卉类别，并提供了大量标注的数据点以支持模型训练、验证及测试过程。 由于原文中并没有具体提及联系方式等信息，因此在重写时无需特别处理这些部分。如果需要进一步的信息或其他相关细节，请告知我具体内容或上下文以便更好地提供帮助。
     
  • 花朵数据集：玫瑰、向日葵等多种鲜花
    优质
    本数据集包含种类丰富的花卉图片，以玫瑰与向日葵为主，旨在为图像识别和机器学习研究提供多样化的视觉素材。 我收集了一些鲜花的数据集，包括玫瑰、向日葵、郁金香等多种花卉的图片资料，可供大家下载使用。
     
  • 花卉图像分类（雏菊、玫瑰、向日葵）的小型数据集
    优质
    这是一个专为三种常见花卉——雏菊、玫瑰和向日葵设计的精简图像数据库，旨在促进小型规模下的机器学习研究与教育应用。 训练集包括： - 雏菊（daisy）：449个样本 - 玫瑰（roses）：534个样本 - 向日葵（sunflowers）：579个样本 验证集包括： - 雏菊（daisy）：128个样本 - 玫瑰（roses）：107个样本 - 向日葵（sunflowers）：120个样本
     
  • 102种花卉的分类数据集
    优质
    本数据集包含102种花卉图像，旨在为植物识别研究提供详尽资料。每类花卉均有多种样本，涵盖不同视角和光照条件，便于深度学习模型训练与验证。 一百零二类花分类数据集。
     
  • 102种花卉分类数据集 102flowers
    优质
    102flowers是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每类花卉有多个图像样本，适用于植物识别、图像分类等机器学习研究。 我们创建了一个包含102个花类别的数据集。这些类别通常在英国出现，并且每个类别包括40到258张图像不等。每个类别的具体数量可以在相应的统计页面上查看。该数据集中的图片涵盖了不同大小、姿势和光照条件的变化，同时一些类别内部存在显著差异，而有些则非常相似。我们使用了具有形状和颜色特征的Isomap方法来可视化这个数据集。
     
  • 五类花卉识别的数据集
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    本数据集包含多种五类常见花卉的照片，旨在为机器学习和计算机视觉研究提供训练与测试资源，助力花卉图像分类技术的发展。 网上的一个包含4000多张图片的五分类花卉数据集中有很多不满意的照片，甚至玫瑰组里全是月季。我手动去除了不满意的图片，并留下了2671张照片，包括了数据集txt文件，现在提供给大家使用。