找到9个数据集

标签: 视觉分类

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  • Objaverse_Sketchfab_Sonda1_Based_多视角三维模型与图像数据

    2025年12月18日 30 19 16

    数据集概述 本数据集包含与"Sonda1"和"Pustý Hrad"相关的6个文件，主要由图片文件和三维模型文件组成，用于呈现相关对象的视觉内容及三维形态。 文件详解 图片文件（共5个，.jpeg格式）： 文件名称：thumb0.jpeg、thumb1.jpeg、thumb2.jpeg、thumb3.jpeg、thumb4.jpeg...
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  • 挪威巨怪数据集

    2025年12月6日 30 62 50

    数据集概述 该数据集包含与挪威巨怪相关的数字资源，主要由图片文件和三维模型文件组成，为相关视觉内容分析或三维模型应用提供基础数据支持。 文件详解 图片文件（.jpeg格式，共5个）：包括thumb0.jpeg、thumb1.jpeg、thumb2.jpeg、thumb3.jpeg、thumb4.jpeg，用于展示挪威巨怪相关视觉内容。...
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  • 网页截图数据集

    2025年5月31日 30 43 36

    网页截图数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：网页截图,视觉分类,图像识别,网页分类,数据集,计算机视觉,机器学习 数据概述：...
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  • Flickr图像识别数据集Flickr30-600ImageRecognitionDataset-xxxcccwork

    2025年5月30日 30 73 42

    Flickr图像识别数据集Flickr30-600ImageRecognitionDataset-xxxcccwork 数据来源：互联网公开数据 标签：图像识别，数据集，计算机视觉，机器学习，视觉分类，深度学习，数据挖掘，人工智能 数据概述： 该数据集包含来自Flickr平台的图像数据，记录了大量图像及其对应的标签信息。主要特征如下：...
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  • 植物叶片分类数据集LeavesClassifyScDataset-darkerking

    2025年5月29日 30 13 10

    植物叶片分类数据集LeavesClassifyScDataset-darkerking 数据来源：互联网公开数据 标签：植物学，叶片分类，数据集，图像识别，机器学习，视觉分类，生态研究，自然图像 数据概述： 该数据集包含来自多种植物的叶片图像数据，记录了不同植物叶片的形态特征和分类信息。主要特征如下：...
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  • 室内-室外场景分类数据集

    2025年5月10日 30 190 83

    室内-室外场景分类数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：场景分类,室内,室外,图像识别,视觉分类,特征提取,模型训练,Transformer模型 数据概述： 本数据集是一个用于场景分类的图像数据集，包含室内和室外两类场景。数据集共包含2000张图片，每类（室内和室外）各1000张。...
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  • 植物学药用草本识别数据集FGVCHerbsDataset-lapl04

    2025年4月26日 30 140 104

    植物学药用草本识别数据集FGVCHerbsDataset-lapl04 数据来源：互联网公开数据 标签：植物学，药用草本，数据集，图像识别，机器学习，视觉分类，生物多样性，农业研究 数据概述： 该数据集专注于药用草本植物的图像识别，记录了多种药用草本植物的详细信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2018年至2020年。...
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  • 动物图像数据集Animals10Dataset-mehdifreeman

    2025年4月24日 30 121 104

    动物图像数据集Animals10Dataset-mehdifreeman 数据来源：互联网公开数据 标签：动物图像，数据集，图像识别，机器学习，视觉分类，数据科学，计算机视觉，图像分类 数据概述： 该数据集包含来自公开来源的动物图像数据，记录了多种动物类别的图像信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围未明确标注，但涵盖了不同时期的动物图像。...
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  • 计算机视觉图像识别分类数据集CIFAR-10PredictDataset-dreamfragrance

    2025年4月24日 30 156 114

    计算机视觉图像识别分类数据集CIFAR-10PredictDataset-dreamfragrance 数据来源：互联网公开数据 标签：计算机视觉，图像识别，数据集，深度学习，机器学习，分类算法，视觉分类，人工智能 数据概述：该数据集源自CIFAR-10项目，主要用于图像识别和分类任务，记录了包含10个类别的彩色图像数据。主要特征如下：...
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