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Flowers Dataset|花朵分类数据集|机器学习数据集
收藏github2021-01-09 更新2024-05-31 收录
下载链接：
https://github.com/ShaileshDhama/Catalyst-classification-on-Flowers-Dataset
下载链接
链接失效反馈资源简介：
用于分类和建模的花朵数据集，包含标签描述。
A dataset for classification and modeling of flowers, including label descriptions.
创建时间：
2019-10-07
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Catalyst Classification on Flowers Dataset
作者
SHAILESH DHAMA
业务问题
进行花卉数据集的分类和建模。
数据处理步骤
- 需求分析
- 设置GPU
- 数据预处理
- 数据增强
- 使用Pytorch的数据加载器
- 模型构建
- 模型预测
- 使用Focal Loss和OneCycle进行训练
- 模型推理
结果展示
预测前
- 数据集描述与标签展示（FLOWER1.png）
预测后
- 模型对花卉的预测结果（FLOWER2.png、FLOWER3.png、FLOWER4.png）
数据集结构
- README.md
- Catalyst_classification_on_Flowers_Dataset.ipynb
- images
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Flowers Dataset的构建过程涉及多个关键步骤，旨在为花卉分类任务提供高质量的数据支持。数据集的预处理阶段包括图像清洗和标准化处理，以确保数据的一致性和可用性。随后，通过数据增强技术，如旋转、缩放和翻转等操作，进一步扩充了数据集的多样性。最终，数据集被划分为训练集和测试集，并通过PyTorch的DataLoader进行高效加载，为后续的模型训练和评估奠定了基础。
特点
Flowers Dataset以其丰富的花卉图像和精确的标签标注而著称。数据集涵盖了多种花卉类别，每种类别均包含大量高质量的图像样本，确保了分类任务的多样性和挑战性。此外，数据集的图像经过精心处理，具有一致的尺寸和格式，便于直接应用于深度学习模型的训练。数据集的标签系统设计合理，能够有效支持多类别分类任务，为研究者提供了可靠的实验数据。
使用方法
Flowers Dataset的使用方法灵活多样，适用于多种深度学习框架。用户可以通过PyTorch的DataLoader加载数据集，并结合数据增强技术进一步提升模型的泛化能力。在模型训练过程中，建议采用Focal Loss和OneCycle学习率调度策略，以优化模型的性能。训练完成后，用户可以通过模型推理对新的花卉图像进行分类预测。此外，数据集附带的Jupyter Notebook提供了详细的分析和代码示例，便于用户快速上手和复现实验结果。
背景与挑战
背景概述
Flowers Dataset是由Shailesh Dhama于2019年创建的一个专注于花卉分类的数据集。该数据集的主要研究问题在于通过深度学习模型对花卉图像进行精确分类，旨在解决计算机视觉领域中的图像分类任务。Flowers Dataset的构建为花卉识别和分类提供了重要的数据支持，推动了相关领域的研究进展。该数据集的应用不仅限于学术研究，还可用于农业、园艺等实际场景中的自动化花卉识别系统。
当前挑战
Flowers Dataset在解决花卉图像分类问题时面临的主要挑战包括：1) 数据集中花卉类别的多样性和复杂性，不同花卉之间的视觉特征差异较大，增加了分类模型的训练难度；2) 数据预处理和增强技术的应用，如何在有限的数据量下通过数据增强技术提升模型的泛化能力；3) 模型训练过程中，如何选择合适的损失函数（如Focal Loss）和优化策略（如OneCycle）以提高分类精度。此外，构建过程中还需克服数据标注的准确性和一致性等问题，确保数据质量。
常用场景
经典使用场景
Flowers Dataset 在计算机视觉领域中被广泛用于图像分类任务，尤其是在花卉种类的识别与分类中。该数据集通过提供多样化的花卉图像，帮助研究人员开发和测试深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）的应用中。通过数据增强和模型优化技术，研究者能够有效提升模型的分类准确率和泛化能力。
解决学术问题
Flowers Dataset 解决了图像分类中的多类别识别问题，尤其是在花卉种类繁多且特征相似的情况下。通过该数据集，研究者能够探索如何在高维特征空间中有效区分不同类别的花卉，从而推动图像分类算法的进步。此外，该数据集还为研究数据增强、损失函数优化（如Focal Loss）和学习率调度策略（如OneCycle）提供了实验平台。
衍生相关工作
基于 Flowers Dataset，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究者利用该数据集开发了高效的图像分类模型，并提出了多种数据增强和模型优化策略。这些工作不仅提升了花卉分类的准确率，还为其他图像分类任务提供了参考。此外，该数据集还激发了关于小样本学习和迁移学习的研究，进一步推动了计算机视觉领域的发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据，包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
TCIA
TCIA（The Cancer Imaging Archive）是一个公开的癌症影像数据集，包含多种癌症类型的医学影像数据，如CT、MRI、PET等。这些数据通常与临床和病理信息相结合，用于癌症研究和临床试验。
www.cancerimagingarchive.net 收录
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录