cc92yy3344/vegetable

蔬菜图像数据集包含15种常见蔬菜的21000张图像，分为训练集、测试集和验证集。每个类别的图像数量为1400张，图像尺寸为224×224，格式为*.jpg。数据集的70%用于训练，15%用于验证，15%用于测试。数据集中的图像是从蔬菜农场和市场收集的，并提供了生成元数据文件的Python代码。

原始信息汇总

蔬菜图像数据集概述

基本信息

• 名称: 15种蔬菜数据集
• 语言: 中文
• 许可证: Apache-2.0
• 多语言性: 单语种
• 大小: 10K<n<100K
• 来源: 原始数据集
• 标签: 蔬菜, 图像分类
• 任务类别: 图像分类
• 任务ID: 多类图像分类

数据内容

• 图像数量: 共21000张
• 图像规格: 每张图像尺寸为224×224，格式为*.jpg
• 分类: 包含15个类别，每个类别1400张图像
• 数据划分: 70%用于训练，15%用于验证，15%用于测试

数据结构

• 文件夹结构:
  • train: 15000张图像
  • test: 3000张图像
  • validation: 3000张图像

数据收集

• 来源: 蔬菜农场和市场

元数据文件

• 生成方式: 通过执行Python脚本生成三个CSV格式的元数据文件和一个分类数据文件
• 分类数据文件内容: 包含15种蔬菜的中文名称

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个包含15种常见蔬菜的中文图像分类数据集，总计21000张224×224尺寸的图像，分为训练集（15000张）、测试集（3000张）和验证集（3000张）。数据集提供了元数据文件生成脚本，便于用户进行进一步的数据处理和分析。