fastai图像识别图像分类数据集-2021年
数据来源：互联网公开数据
标签：fastai,图像识别,图像分类,数据集,教育,机器学习,深度学习
数据概述：
本数据集包含两个文件夹和一个Label.csv文件。两个文件夹中各包含10个子文件夹，每个子文件夹中存放一类图像。具体而言，每个子文件夹包含了一类特定对象的图像。训练文件夹中大约有9400张图像，验证文件夹中大约有4000张图像。
Label.csv文件包含两个列：路径（path）和标签（noisy_label_0，表示所有标签均准确无误）。在原数据集中，有些列包含噪声标签，但在本数据集中所有标签均已被验证为正确。
类别标签包括：
1. Tench（鲈鱼）
2. English springer（英国斯普林格犬）
3. Cassette player（卡带播放机）
4. Chain saw（电动链锯）
5. Church（教堂）
6. French horn（法国号）
7. Garbage truck（垃圾车）
8. Gas pump（加油泵）
9. Golf ball（高尔夫球）
10. Parachute（降落伞）
数据来源：
本数据集来源于fastai的GitHub仓库：https://github.com/fastai/imagenette。本数据集为原始数据集的320像素版本，方便用户使用。
数据用途概述：
该数据集适用于图像识别和分类模型的训练与评估、机器学习教育、深度学习项目开发等多种场景。研究人员和学生可以利用此数据集进行模型训练、性能评估和算法优化；教育者可以使用数据集进行教学演示和实践操作，帮助学习者掌握图像分类的基本技能。
