MindSpore 框架下基于ResNet50迁移学习的方法实现花卉数据集图像分类(5类)
2024-07-28 17:00:53 613.56MB 迁移学习 数据集 python
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花卉数据集(11531张图片分布在7个类)[雏菊,蒲公英,百合,兰花,玫瑰,向日葵,郁金香]。使用Flickr的API从Flickr下载图像。数据按702010的分割比例进行分割。 花卉数据集(11531张图片分布在7个类)[雏菊,蒲公英,百合,兰花,玫瑰,向日葵,郁金香]。使用Flickr的API从Flickr下载图像。数据按702010的分割比例进行分割。
2022-12-12 11:28:50 535.78MB 花卉 数据集 分类 深度学习
花卉数据集,图片数据都是从网上搜的。jpg文件,存放在对应类名的文件夹中。目前有10个花卉类,每个类大约有600-900张图片紫菀,水仙花,大丽花,雏菊,蒲公英,鸢尾花,兰花,玫瑰,向日葵,郁金香。所有图像都有不同的文件大小和分辨率。
2022-12-12 11:28:49 742.66MB 数据集 花卉 深度学习 图片
白色花卉数据集,共514张高清图片,图像由文件前缀标记。标签对应以下花朵01=>茉莉;02年=祝辞夹竹桃;03 =祝辞leucanthemum最大;04 =祝辞樱桃;05年=祝辞中提琴;铃兰;07年=在苹果树;08年=祝辞雪花莲;09年=祝辞;多年生紫菀属植物;10 =祝辞,黑莓;11 =祝辞;草莓;12 =在南京樱桃;13 =祝辞风铃草。
2022-12-09 11:27:59 957.85MB 数据集 植物 深度学习
本数据集包含5类花,即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香,每类有700-1000张图片 本数据集包含5类花,即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香,每类有700-1000张图片 本数据集包含5类花,即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香,每类有700-1000张图片
2022-12-09 11:27:57 224.89MB 深度学习 花卉
牛顿大学公开的102花卉数据集,经过简单的人工分类,划分了大约108种(每种花卉40-200个图片不等) 牛顿大学公开的102花卉数据集,经过简单的人工分类,划分了大约108种(每种花卉40-200个图片不等)
2022-12-06 12:28:51 330.61MB 数据集 花卉 图片 深度学习
该数据集包含了4317张图片,包含雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五种花卉,可用于卷积神经网络图像分类的学习,我已将数据集拆分为训练集和测试集两部分,有需要可自行下载
2022-11-11 09:33:19 223.1MB 机器学习 深度学习
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本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47770张图片,分为24类,每一类包含了2500张图片,图片的尺寸为224x224。图片分类训练代码用于训练花卉识别模型,代码中内置了23种主流的图片分类模型,比如vgg系列、resnet系列、inception系列、mobilenet系列等等。
2022-09-04 09:07:07 942.74MB 深度学习 花卉数据集 花卉识别 花卉分类
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Iris鸢尾花卉数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
2022-07-19 14:06:19 2KB 训练数据 神经网络 机器学习
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国内常见的20类花卉
2022-06-09 09:11:21 570.92MB 深度学习 数据集
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