数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):107 标注数量(xml文件个数):107 标注数量(txt文件个数):107 标注类别数:1 标注类别名称:["corn"] 每个类别标注的框数: corn 框数 = 2137 总框数:2137 使用...
一、数据集介绍 玉米是一种重要的粮食作物,其粒子的品种数量众多。为了协助玉米种植者、研究者更好地了解不同品种的玉米粒特征,一些科学家们开发并公开了多个玉米粒品种数据集。 这些数据集包含了玉米粒的大小、颜色、重量等多个特征数据,并提供了一些基于这些数据的可视化分析结果。这些数据集有助于帮助玉米种植者...
粒子物理数据集(Particle physics data set)数据介绍：This data set was used in the KDD Cup 2004 data mining competition. The training data is from high-energy collision experiments. There are 50 000 training examples, describing the measurements taken in experiments where two different types of ...
多类别标注:数据集涵盖了十种常见的污水排放口类型,每张图片都有详细的标注信息。 预处理完成:数据集已经划分好训练集、验证集和测试集,并提供了类别描述文件,可以直接用于模型训练,无需额外处理。 大容量:数据集总大小约为9GB,包含了大量高质量的图像数据。 实用性强:数据集来源于实际环境,具有较高的实用性和代表...
细粒度数据集是指在一个特定的任务领域中,对数据进行更详细、更具体的分类和标注。相比于传统的数据集,细粒度数据集能够更准确地捕捉和区分数据中的细微差异,提供更丰富的信息。 钢轨表面伤损细粒度数据集的意义 钢轨表面伤损细粒度数据集的建立对于铁路运输领域具有重要的意义。首先,它可以提供更准确的伤损分类和标...
下面将介绍一些常用的粗粒度分类数据集。 1. MNIST手写数字数据集 MNIST是一个包含手写数字图片的数据集,共有60000张训练图片和10000张测试图片。每张图片都是28×28像素的灰度图像,标签为0到9的数字。这个数据集经常被用来作为入门级的机器学习任务,如图像分类。 2. CIFAR-10图像数据集 CIFAR-10是一个包含60000...
基于DDPM的玉米籽粒数据集扩充系统是由中国农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0849086,属于分类,想要查询更多关于基于DDPM的玉米籽粒数据集扩充系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于图像的表型方法具有有效检测FDK的潜力,但由于缺乏大规模的损伤注释小麦籽粒数据集,因此开发具有挑战性。为了解决这一问题,引入了WheatSeedBelt,这是一个高分辨率的大规模数据集,包括268个小麦品种的40420个近距离俯视图和侧视图单粒图像,并附有籽粒损伤注释。利用该数据集,开发了一个图像处理模型,以有效地处理...
南京信息工程大学孙德勇教授团队在《遥感学报》发表文章“2002年—2022年渤黄东海浮游植物粒径等级月平均遥感数据集”,针对渤海、黄海和东海水体开发了适用于中国近海水体中小型、微型和微微型浮游植物遥感反演算法,并制作2002年—2022年长时序...
近期,字节跳动提出了新一代细粒度理解的数据集,针对当代深度学习模型的设计需求,给总量为 383K 的图片进行了全景分割的人工标注,最后达到了 5.18M 张 mask,是至今最大规模的带人工标签的全景分割理解数据集,命名为 COCONut。该成果已入选 CVPR2024。 论文链接:https:///abs/2404.08639 ...