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蝴蝶图像分类数据集-含75种不同类别+9285张高质量真实场景图片+已进行分类训练测试集-可用于深度学习算法训练.zip
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蝴蝶图像分类数据集_含75种不同类别+9285张高质量真实场景图片+已进行分类训练测试集_可用于深度学习算法训练
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该数据集包含10个类别(物种)的蝴蝶的图像和文字描述。 图像数据集总共包括832张图像,每个类别的分布范围从55到100张图像。 数据ZIP文件包含: 十个蝴蝶分类的图像数据集 每个图像的分割掩码 每个蝴蝶类别的文字描述 更多详情请参阅ZIP文件中包含的README文件。
深度学习数据集之图像分类数据集:20种蝴蝶图像分类数据集
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数据集包含20种蝴蝶动物图像分类数据集,数据按照文件夹储存,不需要处理可直接用作深度学习训练数据。 本数据集分为以下20类:青凤蝶、凤蝶、麝凤蝶等等共20类别(每个类别均有50-150张图片左右) 【数据集总大小:62MB】 下载解压后的图像目录:训练集(1500张图片)、和测试集(366张图片) data-train 训练集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 data-test
基于深度学习的图像识别算法研究
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提出了一种用于图像分类的卷积神经网络,将不同池化方式对图像分类的影响进行了分析对比,采用重叠池化和dropout技术,较好地解决过拟合问题。与传统神经网络相比,该方法在CIFAR-10数据集上获得了较好的结果,在测试集上准确率比训练集上准确率高9%左右。
包含蝴蝶图片分类数据集,20个类别,文件夹分类。分类模型resnet,训练模型、预测代码。
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蝴蝶图像分类数据集 JPG+CSV( 75种类型 1000+张标注图像)
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这个数据集包含75个不同的蝴蝶类别,每个类别都有多张经过精确标注的图像,总数超过1000张。这样的规模使得模型能够学习到足够的特征,以区分不同类别的蝴蝶,从而提高分类的准确性。 数据集被划分为两个主要部分:...
20类蝴蝶的图片数据集.zip
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深度学习之图像分类数据集:动物图像分类数据集(10分类)
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针对传统车道线检测鲁棒性较差的现象,通过运用YOLOV7与DeepLabv3+的图像深度学习算法对特定数据集进行模型训练,开发了一款能调用车载摄像头来识别道路环境,并用语音告知驾驶员偏离车道,前方车距等驾驶信息偏离预警系统,辅助驾驶员更加安全高效的行驶
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