汽车零部件图像分类数据集-2023-gpiosenka

汽车零部件图像分类数据集-2023-gpiosenka 数据来源：互联网公开数据 标签：汽车零部件,图像分类,机器学习,训练集,测试集,验证集,汽车维修,工业识别

数据概述： 本数据集包含50种不同类型汽车零部件的图像，包括训练集、测试集和验证集。数据集共有50个零部件类别。训练集中的类别分布不均衡，其中点火线圈（Ignition Coil）类别的图像数量最多，共有200张；而叶片弹簧（Leaf Spring）类别的图像数量最少，共有110张。验证集和测试集每个类别各包含5张图像。所有图像的尺寸为224x224x3，格式为jpg。数据集中的图像均为原始图像，未经过任何数据增强处理。

数据用途概述： 该数据集适用于汽车零部件图像识别、机器学习模型训练、图像分类任务等场景。研究人员可以利用此数据集进行模型训练和验证，提高机器学习模型的准确性；汽车维修技术人员可以使用训练好的模型进行零部件快速识别与诊断；工业界可以将其应用于自动化零部件分类与管理系统，提高生产效率和准确性。数据集为相关领域的研究和应用提供了宝贵的图像资源。