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服装类被设计
分类数据
集,2779幅服装图像分为6类
服装类被设计
分类数据
集,2779幅服装图像分为6类 服装类被设计
分类数据
集,2779幅服装图像分为6类 服装类被设计
分类数据
集,2779幅服装图像分为6类
2022-12-12 11:29:12
418.17MB
服装
设计
分类
图像
服装样式
分类数据
集,用于服装的分类识别
服装样式数据集,该数据集由11385张图片组成,共26类服装样式数据集,分为26个文件夹,每类平均在400张图片左右 服装样式数据集,该数据集由11385张图片组成,共26类服装样式数据集,分为26个文件夹,每类平均在400张图片左右
2022-12-12 11:29:11
248.78MB
数据集
服装
深度学习
识别
柑橘类疾病图像
分类数据
集
柑橘类疾病图像
分类数据
集,包含柑橘溃疡病和黑斑病,每类1200张图片左右 柑橘类疾病图像
分类数据
集,包含柑橘溃疡病和黑斑病,每类1200张图片左右 柑橘类疾病图像
分类数据
集,包含柑橘溃疡病和黑斑病,每类1200张图片左右
2022-12-12 11:29:06
350.01MB
数据集
柑橘
病害
深度学习
钢琴和吉他的大调或小调
分类数据
集
钢琴和吉他的大调或小调
分类数据
集,该数据集包含吉他和钢琴两种乐器的音频文件。这些数据是从各种来源搜集来的。音乐是关于模式的。每类有400左右个音频数据 钢琴和吉他的大调或小调
分类数据
集,该数据集包含吉他和钢琴两种乐器的音频文件。这些数据是从各种来源搜集来的。音乐是关于模式的。每类有400左右个音频数据
2022-12-12 11:29:05
135.23MB
数据集
钢琴
音乐
深度学习
室内和室外15个场景类别
分类数据
集
共有4485张灰度图像,包括室内和室外15个场景类别。每个类别包含200-400张图片。通常,每个类别将随机选择100张图像作为训练数据集,而剩余的图像将形成测试数据集。
2022-12-12 11:29:01
82.24MB
数据集
深度学习
室内外
场景
狗和狼的图片
分类数据
集
狗和狼的
分类数据
集,包含两个子文件夹,狼和狗每个有100张图片 狗和狼的
分类数据
集,包含两个子文件夹,狼和狗每个有100张图片 狗和狼的
分类数据
集,包含两个子文件夹,狼和狗每个有100张图片
2022-12-12 11:28:56
221.74MB
数据集
狗
狼
分类
深度学习-国旗图像
分类数据
集
国旗图像
分类数据
集,该数据集包含24个不同国家的国旗图像。每个国家的图像30-60个不等 国旗图像
分类数据
集,该数据集包含24个不同国家的国旗图像。每个国家的图像30-60个不等
2022-12-12 11:28:56
41.45MB
数据集
国旗
分类
深度学习
黑白巧克力品牌
分类数据
集
黑白巧克力品牌
分类数据
集,每种类型的巧克力大约有70张图片 黑白巧克力品牌
分类数据
集,每种类型的巧克力大约有70张图片 黑白巧克力品牌
分类数据
集,每种类型的巧克力大约有70张图片
2022-12-12 11:28:53
27.61MB
数据集
深度学习
巧克力
图片
蝴蝶
分类数据
集,50种蝴蝶图片数据集
蝴蝶
分类数据
集,50种蝴蝶图片数据集,该数据集包含了来自世界各地的50种蝴蝶的图像。它包含两个目录“TRAIN”和“TEST”,分别包含4479和500个图像。训练图像在特定类本身的目录中提供。目录的名称是用于预测的“类标签”。TEST图像在练习时可以忽略,因为它不包含标签。
2022-12-12 11:28:51
426.46MB
数据集
蝴蝶
分类
深度学习
化妆与不化妆图像
分类数据
集
化妆与不化妆图像
分类数据
集,化妆100张、不化妆400张 化妆与不化妆图像
分类数据
集,化妆100张、不化妆400张 化妆与不化妆图像
分类数据
集,化妆100张、不化妆400张
2022-12-12 11:28:48
9.86MB
深度学习
数据集
化妆
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