车俩种类识别，有xml和labels，共7个类别 训练集1488张、验证集507张，测试集31张，共计2026张 已经标注好，转为txt格式了，适用yolov5 v7 v8深度学习 数据集分为一类客车（tinycar），二类客车（midcar），三类客车（bigcar），一类货车（smalltruck），二类货车（bigtruck），油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar） nc: 7 # Classes names: ['tinycar','midcar','bigcar','smalltruck','bigtruck','oil truck','specialcar']

UCI Folio Leaf 是不同种类树叶的图片数据集，包含 32 中不同的树叶种类，每类 20 张左右的图像。

花卉图像识别项目，基于 tensorflow，现有的 CNN 网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用 tensorflow进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN 网络的定义，训练过程，还实现了一个 GUI界面用于使用训练好的网络。

有导师学习神经网络的分类 ---鸢尾花种类识别的理论基础，案例背景，MATLAB程序实现

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1、项目要求： ​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据 网络模型训练操作： 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501