药品logo图像分类数据集发布，适用于机器学习和深度学习

资源摘要信息:"本资源是一套针对药品logo的图像分类数据集，经过了预先的数据集划分，可用于训练图像分类模型，特别是针对48类常见药品logo的识别。整个数据集大小为28MB，存储结构清晰，分为训练集和测试集，分别包含2726张和659张图片。这些图片已经按照类别存放在以类别名称命名的文件夹中，可以直接使用ImageFolder函数进行读取，无需进行额外的数据预处理。 数据集详情上，data目录下分别包含train和test两个子目录，分别对应训练集和测试集，每个子目录下存放有按类别组织的图片文件夹。这种结构便于机器学习框架快速加载数据，并且支持直接用于yolov5等图像分类和目标检测算法。每个图片文件夹内包含的图片属于同一类别，便于模型学习和识别。 除了图片数据集外，还提供了对应的json文件，其中包含28种药品logo分类的字典信息，这些字典信息为中文标签，有助于在训练过程中对输出的预测结果进行标注和分类。 为了进一步辅助研究者和开发者理解数据集的具体内容，还包含了一个可视化py文件，该脚本能够随机选择并展示一张图片，同时将展示结果保存在当前目录下。这一功能非常适合进行数据集的初步检查和验证模型训练前数据的正确加载。可视化脚本已设置好，无需额外修改即可运行，大大降低了使用门槛。 整体而言，本数据集是针对图像分类领域中药品logo识别的一套完整的数据资源，包含了训练集、测试集、类别标签信息以及方便可视化的脚本，适合用于构建和测试图像分类模型。" 知识点: 1. 图像分类：图像分类是指将图像分配给某一特定类别的任务，在本案例中特指药品logo的分类。 2. 数据集划分：指在准备数据集时，将原始数据分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于评估模型性能。 3. ImageFolder：PyTorch库中用于加载图像分类数据集的类，能够自动根据文件夹名组织数据的类别。 4. yolov5：一种流行的目标检测模型，能够实现图像分类任务，但在本案例中更强调其在图像分类任务中的应用潜力。 5. json文件：一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在此用作存储分类字典信息。 6. 中文标签：在此场景中指用中文文字表示的药品logo类别名称，用于标注和分类。 7. 可视化：指通过图形界面直观展示数据集中的图片样本，有助于数据集的检查和验证。 8. 文件夹结构：在本数据集中，训练集和测试集的文件夹结构对于模型的快速加载和数据处理至关重要。 9. 数据集大小：28MB的数据集体积适中，适合用于机器学习和深度学习算法的训练。 10. Python脚本：提供了一种自动化展示图片的方法，减少了人工操作的复杂度。 标签中的"数据集 分类"强调了本资源的核心作用，即作为一个图像分类任务的数据集，能够支持多种图像处理和机器学习框架的需求。