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dry-chilli-dataset|图像处理数据集|辣椒识别数据集
收藏github2024-09-09 更新2024-09-10 收录
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https://github.com/v1sh-afk/dry-chilli-dataset
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这是一个包含147张高质量干红辣椒图片的数据集，适用于图像分割、分类或其他用途。
创建时间：
2024-09-09
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- dry-chilli-dataset
数据集描述
- 包含147张高质量的干红辣椒图像。
- 适用于图像分割、分类或其他用途。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在构建干辣椒数据集时，研究者精心挑选了147张高质量的干红辣椒图像。这些图像涵盖了不同角度、光照条件和背景环境，确保数据集的多样性和代表性。通过系统的图像采集和筛选过程，确保每张图像都具备清晰度和细节，以满足图像分割和分类等高级计算机视觉任务的需求。
特点
干辣椒数据集以其高质量和多样性著称。该数据集包含147张高分辨率图像，每张图像均经过精心挑选，确保在不同光照和背景条件下都能提供清晰的视觉信息。这种多样性使得数据集在训练和测试图像处理算法时，能够有效提升模型的泛化能力和鲁棒性。
使用方法
干辣椒数据集适用于多种计算机视觉任务，如图像分割和分类。用户可以通过加载这些图像进行模型训练，利用其多样性和高质量特性提升算法的性能。此外，该数据集也可用于其他相关研究，如物体检测和特征提取，为研究人员提供了一个可靠的实验平台。
背景与挑战
背景概述
在农业科技与食品加工领域，干辣椒（dry chilli）的图像分析逐渐成为研究热点。dry-chilli-dataset由某研究机构或个人于近期创建，旨在为干红辣椒的图像分割与分类提供高质量的数据支持。该数据集包含147张高分辨率图像，为研究人员提供了丰富的视觉信息，有助于推动干辣椒品质评估与加工自动化的发展。
当前挑战
尽管dry-chilli-dataset为干辣椒的图像分析提供了宝贵的资源，但其构建过程中仍面临若干挑战。首先，图像采集需确保光照、背景的一致性，以减少干扰因素。其次，数据集规模相对较小，可能限制其在深度学习模型训练中的应用效果。此外，干辣椒的形态多样性及颜色变化也为图像分割与分类带来了技术难题。
常用场景
经典使用场景
在农业科技领域，干辣椒数据集（dry-chilli-dataset）被广泛应用于图像分割与分类任务。该数据集包含147张高质量的干红辣椒图像，为研究人员提供了一个标准化的数据平台，以开发和验证基于图像处理的辣椒品质评估算法。通过这些图像，研究者可以训练和测试模型，以实现对干辣椒的自动分类和质量检测，从而提高农业生产的效率和精度。
实际应用
在实际应用中，干辣椒数据集被用于开发和优化农业生产中的自动化检测系统。例如，在辣椒加工厂，该数据集支持的图像处理算法可以自动识别和分类不同品质的干辣椒，从而提高生产线的效率和产品质量。此外，该数据集还可应用于农业科研机构，用于开发新型的农业监测和评估工具，帮助农民和农业企业实现精准农业管理，提升整体农业生产力。
衍生相关工作
干辣椒数据集的发布激发了众多相关研究工作。例如，基于该数据集，研究人员开发了多种图像分割和分类算法，显著提升了干辣椒品质检测的准确性。此外，该数据集还被用于探索深度学习在农业图像处理中的应用，推动了农业智能化的发展。同时，一些研究团队利用该数据集进行跨学科研究，结合农业科学和计算机视觉技术，开发出了一系列创新的农业监测和评估工具，为农业科技进步做出了重要贡献。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
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1901.1-2024.12。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
CityScapes
Cityscapes是一个大型数据库，专注于对城市街道场景的语义理解。它为分为8个类别 (平面，人类，车辆，构造，对象，自然，天空和虚空) 的30个类提供语义，实例和密集的像素注释。数据集由大约5000个精细注释图像和20000个粗糙注释图像组成。在几个月，白天和良好的天气条件下，在50个城市中捕获了数据。它最初被记录为视频，因此手动选择帧以具有以下功能: 大量动态对象，不同的场景布局和不同的背景。
OpenDataLab 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据，目前不同来源的全国行政区划数据非常多，但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此，锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础，辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据，参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础，具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日，包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图，按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日，我国共有34个省级单位，分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日，我国共有333个地级单位，分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟，其中38个矢量要素未纳入统计（比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等）。截止2023年1月1日，我国共有2843个县级单位，分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区，其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴（比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等）。
CnOpenData 收录