20种(7750粒)过敏花粉数据集 20种(7750粒)过敏花粉数据集 20种(7750粒)过敏花粉数据集

25种不同的狗图像数据集（每类200张图片以上），（美国牛头犬，美国比特牛头梗，巴西猎犬，比格犬，拳师犬，吉娃娃犬，英国小猎犬，英国塞特犬，德国短毛犬，大比利牛斯犬，哈瓦那犬，日本短毛犬，基舍德犬，莱昂伯格犬，迷你平舍犬，纽芬兰犬，波美拉尼亚犬，哈巴狗，圣伯纳德犬，萨摩耶犬，苏格兰梗，柴犬，斯塔福德郡牛头梗，维特梗，约克郡梗）

30类乐器-图像分类数据集，4793个训练，150个测试，150个验证图像224 X 224 X3 jpg格式 30类乐器-图像分类数据集，4793个训练，150个测试，150个验证图像224 X 224 X3 jpg格式 30类乐器-图像分类数据集，4793个训练，150个测试，150个验证图像224 X 224 X3 jpg格式

30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。 30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。 30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。

37个类的图像识别数据集，图像的大小被调整为224x224，目标标签的范围从原来的1-37移动到0-36。数据被分成train和测试文件集 37个类的图像识别数据集，图像的大小被调整为224x224，目标标签的范围从原来的1-37移动到0-36。数据被分成train和测试文件集

61种不同食物图片分类数据集，该数据集是一组食物的图片和一个CSV文件，将每张图片链接到标注的食物类别。为了简化，每张图片只包含一种食物。这些图片大小不一。总共有61种不同的食物，有超过9300个手工注释的61类图像数据。

100种蝴蝶与蛾子图像数据集。所有图片均为224x224x3, jpg格式。训练集由12639张图像组成，分成100个子目录，每个目录对应一个物种。测试集由500张图片组成，分成100个子目录，每个目录5张测试图片。有效集合由500张图片组成，分成100个子目录，每个物种5张验证图片。包含一个CSV文件。csv文件由3列组成，共13639行，一行对应数据集中的每张图像。

174张水稻穗各个形态数据集 174张水稻穗各个形态数据集 174张水稻穗各个形态数据集

300万条评论情绪判断数据集，有1749055行具有正标签(satisfying =1)， 308112行具有负标签(unsatisfying =1)， 875580行没有任何标签(satisfying =0和unsatisfying =0)。 300万条评论情绪判断数据集，有1749055行具有正标签(satisfying =1)， 308112行具有负标签(unsatisfying =1)， 875580行没有任何标签(satisfying =0和unsatisfying =0)。 300万条评论情绪判断数据集，有1749055行具有正标签(satisfying =1)， 308112行具有负标签(unsatisfying =1)， 875580行没有任何标签(satisfying =0和unsatisfying =0)。

nanodet source file and version for pytorch