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102类鲜花分类数据集.zip

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简介：
《102类鲜花分类数据集》包含超过一万张高质量鲜花图片，涵盖从常见的玫瑰、向日葵到稀有的兰花等多个品种，旨在促进计算机视觉领域的图像识别与分类研究。 102种鲜花分类数据集.zip是进行花卉识别和AI模型训练的理想选择。

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  • 102类鲜花分类数据集.zip
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    《102类鲜花分类数据集》包含超过一万张高质量鲜花图片，涵盖从常见的玫瑰、向日葵到稀有的兰花等多个品种，旨在促进计算机视觉领域的图像识别与分类研究。 102种鲜花分类数据集.zip是进行花卉识别和AI模型训练的理想选择。
  • 102类鲜花的数据分类
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    本数据集包含102种不同类型的鲜花图像，旨在促进花卉识别技术的研究与应用，适用于机器学习模型训练及测试。 我们小组在课程项目中使用了一个包含102个类别的鲜花数据集进行研究。每个类别有40到258张图像，并且这些图像是多样化的。 对于这个数据集，我们尝试了不同的方法并进行了比较分析（如表1所示）。基于比较结果，我们选择了较小的模型作为最终方案，并让它运行更长时间以优化性能。具体来说，在满足提前停止条件的情况下，我们将该模型训练了50个周期。如果在连续五个周期内验证准确性未提升超过0.0001，则会触发停止机制。 经过23轮迭代后，我们的训练过程结束：此时的训练准确率为100%，损失为9.8343e-04；而验证集上的表现则是53%的准确率和3.54的损失。平均测试准确性是47%，各类别的特定精度平均值则为44%，整体精确度评分为0.49。 此外，我们还展示了混淆矩阵以及每个类别的具体精度数值，并且进行了10折交叉验证来进一步确认模型的有效性。
  • 【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset
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    这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。 适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。 获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。
  • 102种花卉分类数据集 102flowers
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    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。
  • 102种花卉的分类数据集
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    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。
  • Yolo鲜花分类数据库集
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    Yolo鲜花分类数据库集是一款专为鲜花图像识别设计的数据集合，包含了多种鲜花种类及其特征信息，旨在支持机器学习模型准确地进行鲜花类别识别与标注。 数据集包含14种类型的花朵图像，其中包括13618张训练图片和98张验证图片，总大小为202MB。该数据集能够识别以下花的种类：康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵和雏菊。 此数据集可用于快速模型验证，性能评估以及小规模分类训练任务。 关于数据格式与结构： 该数据集分为训练集（train）和验证集（val）。这两个文件夹下按类别进行进一步划分，并且每个类别的图片都存放在同一个子文件夹中。所有图像的格式为JPG。此外，还包括一个名为classname.txt的文本段落件，用于列出各类标签对应的名称。
  • Oxford-102花卉图像分类数据集
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    Oxford-102花卉图像分类数据集包含超过十类别的102种不同种类的花朵的图片，用于训练和测试机器学习模型在复杂自然背景下准确识别花卉的能力。 Oxford 102 Flowers Dataset 是一个用于图像分类的花卉集合数据集，包含102种花，每种花有40到258张图片。该数据集于2008年由牛津大学工程科学系发布。它适用于深度学习研究者验证神经网络性能，并且主流的VGG、GoogLeNet和残差网络等模型都可以用于训练此数据集。对于初学者来说，这是一个很好的实践工具，可以将整个集合划分为6149张图片用作训练集，1020张图片作为验证集以及另外的1020张图片作为测试集。
  • 【8189张图片】102类花卉分类图像数据集
    优质
    本数据集包含超过8189张高质量图片，涵盖102种不同类型的花卉。每一种花卉都经过精心分类和标注，为研究者提供了一个丰富的视觉资源库，适用于各类机器学习与模式识别的研究项目。 该数据集包含102种花卉的分类图片，共有8189张图片，适用于深度学习模型训练。
  • 已分类的鲜花集合
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    本集合收录了各式各样的已分类鲜花图片和详细介绍，旨在为花卉爱好者提供一个欣赏与学习美丽花朵知识的平台。 配套代码可以在相关博客文章中找到。