深度学习图像分类花朵数据集

深度学习图像分类花朵数据集

【下载地址】深度学习图像分类花朵数据集 这是一个专注于深度学习图像分类的开源项目，提供了包含菊花、蒲公英、玫瑰和向日葵四类花朵的高质量数据集，共计3670个样本。项目结构清晰，使用简单，通过执行脚本可自动将数据集划分为训练集和验证集，方便用户快速上手。无论是初学者还是资深开发者，都可以利用这一资源进行图像分类模型的训练与验证，探索深度学习的魅力。数据集经过精心整理，适合用于教学、研究或实际应用场景，助力提升图像分类算法的性能与效果。 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/a3574

本资源文件提供了用于深度学习图像分类的花朵数据集，包含以下四类花朵：菊花（daisy）、蒲公英（dandelion）、玫瑰（roses）和向日葵（sunflowers）。

使用步骤

1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data。
2. 点击链接下载花分类数据集（文件大小约126MB）。
3. 将下载的数据集文件flower_photos.tgz解压到flower_data文件夹下。
4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val。

目录结构如下：

├── flower_data
│   ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，共3670个样本）
│   ├── train（生成的训练集，共3306个样本）
│   └── val（生成的验证集，共364个样本）

注意事项

• 使用前请确保已创建flower_data文件夹。
• 解压后请将数据集文件放置于flower_data文件夹内。
• 执行split_data.py前请确保该脚本位于数据集文件夹同一目录下。

【下载地址】深度学习图像分类花朵数据集 这是一个专注于深度学习图像分类的开源项目，提供了包含菊花、蒲公英、玫瑰和向日葵四类花朵的高质量数据集，共计3670个样本。项目结构清晰，使用简单，通过执行脚本可自动将数据集划分为训练集和验证集，方便用户快速上手。无论是初学者还是资深开发者，都可以利用这一资源进行图像分类模型的训练与验证，探索深度学习的魅力。数据集经过精心整理，适合用于教学、研究或实际应用场景，助力提升图像分类算法的性能与效果。 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/a3574