沙特枣类浅层与深层学习分类数据集-motsimaslam
数据来源：互联网公开数据
标签：沙特枣,有机枣,分类,浅层学习,深层学习,农业,图像识别,机器学习,特征提取,数据集
数据概述：
本数据集是一个平衡的数据集，用于对两种有机沙特枣（Ajwa和Medjool）进行分类。数据集包含三个子集：1）包含手动提取特征的数据集，用于将20个枣果分类为Ajwa或Medjool两种类型；2）包含Ajwa和Medjool枣果的图像数据集（每种枣果200张图像，共20个枣果）；3）包含通过深度学习自动创建特征的表格数据集，用于分类Ajwa或Medjool两种类型的有机枣。
数据集的结构和内容有助于学者、研究人员和开发者利用浅层学习和深层学习技术创建准确的枣类分类模型，适用于多种应用场景，如网站、移动应用程序、微控制器、微型机器学习和物联网应用。
数据用途概述：
该数据集适用于农业研究、枣类分类模型开发、图像识别技术验证及教育培训等多个场景。研究人员可以通过本数据集进行枣类分类模型的构建和评估；开发者可以利用数据集开发相关的机器学习应用，提升枣类识别的准确性和效率。此外，该数据集还适合用于教育领域，帮助学习者理解和掌握浅层学习和深层学习技术在实际应用中的应用方法。
