4种基本厨房餐具数据集,每个实例都是一个512x512x3 RBG图像,与一个标签相关联,共199张照片 4种基本厨房餐具数据集,每个实例都是一个512x512x3 RBG图像,与一个标签相关联,共199张照片
2022-12-06 12:28:48 60.86MB 数据集 厨具 分类 深度学习
5家著名快餐企业的门店形象进行形象分类,每类有400张图片左右,快餐店图片(麦当劳,肯德基,汉堡王,赛百味,sbucks) 5家著名快餐企业的门店形象进行形象分类,每类有400张图片左右,快餐店图片(麦当劳,肯德基,汉堡王,赛百味,sbucks)
2022-12-06 12:28:47 62.08MB 数据集 快餐企业 形象 分类
5类水稻分类数据集,共75000图像;每个15000图像,该数据集主要包含Train和Test文件夹,在这两个文件夹下存在不同的文件夹,包含不同的水稻品种图像。 5类水稻分类数据集,共75000图像;每个15000图像,该数据集主要包含Train和Test文件夹,在这两个文件夹下存在不同的文件夹,包含不同的水稻品种图像。
2022-12-06 12:28:47 220.23MB 数据集 水稻 图像 深度学习
5类天气状态图像分类数据集,每类气象图片数量1000-6000不等。 5类天气状态图像分类数据集,每类气象图片数量1000-6000不等 5类天气状态图像分类数据集,每类气象图片数量1000-6000不等
2022-12-06 12:28:45 498.23MB 数据集 天气 深度学习 图像
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入12个特征,分四类。
蚂蚁和蜜蜂的图像数据集,这个文件夹包含训练图像。文件编号,列在Training_set.csv文件中。这些图像的标签在csv文件中。两个类都混合在这个文件夹中。训练数据集277张,测试120张。
2022-12-06 09:30:29 32.59MB 数据集 深度学习 蚂蚁 蜜蜂
蝴蝶-100种-分类数据集,这个目录包含训练图像。它有100个子目录,每个目录对应100个物种。每个类目录包含特定物种的图像。所有种类至少有101张训练图片。所有图片为224x224x3jpg格式
2022-12-06 09:30:26 453.67MB 数据集 蝴蝶 分类 深度学习
行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题 行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题
2022-12-05 16:32:45 37.85MB hog svm 行人检测 分类器训练
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图像分类张量流 用于图像分类的cnn模型
2022-12-05 14:40:07 3.42MB Python
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基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。