flowers5数据集包含哪几种类别
时间: 2023-10-13 10:02:51 浏览: 41
flowers5数据集中包含五种类别,分别是百合(lily)、蒲公英(dandelion)、玫瑰(rose)、向日葵(sunflower)和郁金香(tulip)。每个类别都有大量的样本图片,这些样本图片是在不同的环境中拍摄的。flowers5数据集是一个常用的计算机视觉数据集,用于训练和测试图像分类算法和模型。通过对这些图片进行分析和学习,计算机可以学会识别和分类不同种类的花朵,从而在日常生活中可以更好地辅助人们进行花朵识别和分类的工作。因此,flowers5数据集的作用是促进计算机视觉技术的发展,提高图像分类和识别算法的准确性和效率。
相关问题
5种 flowerdata数据集
Flowerdata数据集是几种用于花卉识别的数据集,常被用于机器学习和计算机视觉任务中。常见的5种Flowerdata数据集包括以下:
1. Iris数据集:Iris是最古老、最广为人知的花卉数据集之一。它由150个数据点组成,其中每个数据点都有4个特征,包括花萼和花瓣的长度和宽度。Iris数据集可以用来进行聚类和分类任务。
2. Oxford Flowers数据集:Oxford Flowers是一组17个花卉类别的图像数据集,每个类别有80张图像。数据集中的图像被捕获在不同的姿势和光照条件下,包括许多挑战性的情况,如花瓣重叠、部分遮挡等。该数据集被广泛用于图像分类和识别任务。
3. TIP Flora数据集:TIP Flora是一个基于图像的数据集,包含了1000张花卉图像及其分类信息。TIP Flora数据集广泛应用于花卉识别和图像分类领域,旨在提供高分辨率、多视角和多种花卉品种的图像。
4. Flower17数据集:与Oxford Flowers类似,Flower17数据集包括来自17种花卉类别的80张图像,其中每种类别都有不同的30个训练样本和10个测试样本。花卉类别包括太阳花、三色堇和黄水仙等常见花卉品种。该数据集可用于花卉分类和识别任务。
5. Flower102数据集:与Flower17和Oxford Flowers相比,Flower102数据集是一个相对较大的数据集,包括102种花卉品种的图像,共8189张图像。该数据集包含的花卉种类比较多,涵盖了更多的花卉类别,被广泛用于深度学习和神经网络模型的训练。
102 类别花卉数据集
102类别花卉数据集是一个包含102个花卉类别的数据集。这个数据集中的花通常出现在英国。每个类别包含的图像数量在40到258张之间。你可以在数据集的统计页面上找到有关每个类别的详细信息和图像数量。你可以通过以下链接下载这个数据集:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [102类花卉数据集.rar](https://download.csdn.net/download/yhsbzl/87641957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数据集划分,Oxford Flower102花卉分类数据集,分为训练集、测试集、验证集](https://blog.csdn.net/weixin_44031582/article/details/121957524)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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