Fruits 360数据集最新版本介绍
时间: 2023-10-02 20:08:03 浏览: 77
Fruits 360是一个水果图像分类数据集,包含来自60个不同品种的约90000张水果图像。最新版本是2021年发布的V2版本,其中包含了以下变化和更新:
1. 增加了新的水果品种,现在总共有118种水果。
2. 所有图像都经过了重新处理和优化。
3. 图像分辨率提高到了100x100像素。
4. 数据集中的图像都被分成了训练集(67692张图像)和测试集(22688张图像)两个部分。
5. 数据集中的每个品种都有至少1000张图像。
这些变化和更新使得Fruits 360 V2数据集更加完整、准确和具有代表性,可以用于训练和测试各种水果图像分类模型。
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Fruits 360数据集介绍
Fruits 360数据集是一个用于图像分类的开放数据集,包含了75种水果和蔬菜的图像,共约82213张。这些图像是以不同角度和条件下拍摄的,其中一些图像被部分遮挡或存在缺陷。该数据集旨在为机器学习和计算机视觉研究提供一个基准数据集,同时也可以用于教育和培训目的。数据集中每个图像的类别标签已经被注明。Fruits 360数据集可以在Kaggle上下载。
数据集使用fruits 360,具体代码实现
使用Fruits 360数据集可以进行水果分类任务,以下是具体的代码实现。
首先,需要下载Fruits 360数据集,可以从官网下载:https://www.kaggle.com/moltean/fruits
然后,使用Python中的TensorFlow进行数据处理和模型训练,以下是代码实现:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 定义数据路径
train_dir = "fruits-360/Training"
test_dir = "fruits-360/Test"
# 定义数据增强器
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255, # 归一化
rotation_range=40, # 旋转角度
width_shift_range=0.2, # 水平偏移
height_shift_range=0.2, # 垂直偏移
shear_range=0.2, # 剪切强度
zoom_range=0.2, # 缩放范围
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转
fill_mode='nearest' # 填充方式
)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加载训练集和测试集
train_set = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical')
test_set = test_datagen.flow_from_directory(
test_dir,
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical')
# 加载模型
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
base_model.trainable = False
model = tf.keras.Sequential([
base_model,
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(131, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_set, epochs=10, validation_data=test_set)
```
这段代码中,首先定义了数据路径和数据增强器。使用`ImageDataGenerator`来进行数据增强,包括归一化、旋转、平移、剪切、缩放、翻转等操作。接着,使用`flow_from_directory`方法加载训练集和测试集。
然后,定义模型,这里使用了预训练的MobileNetV2模型作为基础模型,添加了全局平均池化层和两个全连接层。最后,编译模型并训练。
训练完成后,可以使用测试集对模型进行评估。