动物 深度学习数据集 海洋里的鲸鱼分类图片数据集,包括:白鲸,蓝鲸,宽吻海豚,宽吻海豚,白吻鲸,商业海豚,普通海豚,短吻鲸,喙鲸,暗吻海豚,假吻鲸,鳍鲸,辉吻海豚,globis灰鲸,座背鲸,基吻鲸,杀鲸,长鳍鲸,领航鲸,长头鲸,短头鲸,短吻鲸,杀鲸,粗齿鲸,短鳍鲸,领航鲸,南右鲸,旋旋鲸,海豚等(由于翻译原因有几类鲸翻译成一个名字了)每类100-2000张图片不等,共50000张图片左右
动物 深度学习数据集 蝴蝶分类数据集,50种蝴蝶图片数据集,该数据集包含了来自世界各地的50种蝴蝶的图像。它包含两个目录“TRAIN”和“TEST”,分别包含4479和500个图像。训练图像在特定类本身的目录中提供。目录的名称是用于预测的“类标签”。TEST图像在练习时可以忽略,因为它不包含标签。
植物 深度学习数据集 花朵颜色分类图像数据集,210张图片(128x128x3),包含10种开花植物;带标签的文件flower-labels.csv,图片文件格式为png,标签为整数。分别是:0 =比;夹竹桃;1 =比;玫瑰;2 =比;金盏草;3 =比;虹膜;4 =比;大白菊(沙斯塔雏菊);5 =比;风铃草属植物(风铃草);6 =比;中提琴;7 =比;rudbeckia laciniata (Goldquelle);8 =比;牡丹;9 =比;耧斗菜。
植物 深度学习数据集 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。
植物 深度学习数据集 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。