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啤酒花植物
图片数据集
,该数据集包含啤酒花植物的1102张照片
啤酒花植物
图片数据集
,该数据集包含啤酒花植物的1102张照片。这些图像可以用来创建图像分类器来预测啤酒花植物的健康状况,以帮助种植者诊断植物可能面临的任何问题。这些图片被分为五类健康(528)、霜霉病(166)、白粉病(106)、害虫(250)和营养(52)。这些反映了啤酒花面临的最常见的疾病。
2022-12-18 18:28:54
349.03MB
啤酒花
植物
图片
数据集
苹果病害分类
图片数据集
苹果病害分类
图片数据集
,真实环境拍摄,共分为4类吗,每类在200-600张图片 苹果病害分类
图片数据集
,真实环境拍摄,共分为4类吗,每类在200-600张图片 苹果病害分类
图片数据集
,真实环境拍摄,共分为4类吗,每类在200-600张图片
2022-12-18 18:28:53
398.93MB
苹果
病害
分类
数据集
人类面部表情
图片数据集
人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等
2022-12-18 18:28:41
1.39MB
人类
面部表情
数据集
深度学习
人行横道分类
图片数据集
人行横道分类数据集,共600张,这个数据集被分为4个类,每个类对应一个类似的透视图集。第一类是从前面看的人行横道,第二和第三类对应从左边或右边看的半车道,第四类来自非人行横道图像,即沥青图像,从过往的汽车和人行道。这组图像是从几个视频中提取的,分辨率为1280x720,帧率为30 FPS,拍摄于巴西福塔雷萨- ce市,拍摄于有阳光的时期。图像的分辨率与视频相同,为1280x720。
2022-12-18 18:28:39
136.46MB
人行横道
分类
图片
数据集
日本漫画表情
图片数据集
日本漫画表情
图片数据集
,该数据集包含几种情绪(它们旁边的数字是计数)•高兴(38)•愤怒(54)•哭泣(56)•悲伤(57)•尴尬(67)•快乐(87)•震惊惊讶(103) 日本漫画表情
图片数据集
,该数据集包含几种情绪(它们旁边的数字是计数)•高兴(38)•愤怒(54)•哭泣(56)•悲伤(57)•尴尬(67)•快乐(87)•震惊惊讶(103)
2022-12-18 18:28:39
16.95MB
漫画
表情
图片
数据集
深度学习-瑞士的硬币
图片数据集
瑞士的硬币
图片数据集
,每个文件夹都有不同类型的硬币(1fr = 1法郎,50rp = 50 rappen 美分),由于所有的法郎硬币都有相同的背面,我们有frback文件夹,所有的rappen都有相同的背面,我们有rpback,共分为8类,共有279张图片
2022-12-18 18:28:35
64.39MB
硬币
图片
数据集
深度学习
手机拍摄的405张澄迈地瓜
图片数据集
手机拍摄的405张澄迈地瓜
图片数据集
。 手机拍摄的405张澄迈地瓜
图片数据集
。 手机拍摄的405张澄迈地瓜
图片数据集
。
2022-12-18 18:28:26
833.57MB
图片
手机拍摄
地瓜
深度学习
家具分类
图片数据集
,共9346张家具图像
家具分类
图片数据集
,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像 家具分类
图片数据集
,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像 家具分类
图片数据集
,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像
2022-12-15 11:28:34
38.05MB
数据集
深度学习
家具
分类
VGG-FACE训练
图片数据集
VGG-FACE 深度神经网络的训练数据集,需要自己运行python代码下载。
2022-12-14 16:25:43
109.12MB
VGG-FACE
人脸识别
1
咖啡鲜果
图片数据集
,包含178张咖啡鲜果图片
咖啡鲜果
图片数据集
,包含178张咖啡鲜果图片 咖啡鲜果
图片数据集
,包含178张咖啡鲜果图片 咖啡鲜果
图片数据集
,包含178张咖啡鲜果图片
2022-12-13 11:30:18
23.82MB
数据集
深度学习
咖啡
图片
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