Highlights
• Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine and Karacadag rice varieties were used.
• The dataset (1) has 75K images including 15K pieces from each rice variety. The dataset (2) has 12 morphological, 4 shape and 90 color features.
• ANN, DNN and CNN models were used to classify rice varieties.
• Classified with an accuracy rate of 100% through the CNN model created.
• The models used achieved successful results in the classification of rice varieties.
Abstract
Rice, which is among the most w
2022-08-23 16:06:09
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由于上传不能超过1G，这是第一个自然图像数据集，后面还会更新其他
2022-08-23 11:05:57
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用于图分类的基准图数据集的存储库
图分类简介
近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。
与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。
数据集汇总
该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括：
化学化合物
引文网络
社交网络
脑网络
化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些
2022-08-20 23:05:14
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