踏春必備 - 花卉識別數(shù)據(jù)集
花飛競渡日,草見踏春心。
拍照識別花卉名稱及其特點,應該屬近年深度學習技術在現(xiàn)實生活中最為廣泛的應用之一。一年一度春風至,又到了戶外踏青賞花的季節(jié)。公園、郊外、路邊各種鮮花漸次開放,爭奇斗艷。為幫助大家識別花草樹木,市場上出現(xiàn)了不少識花 APP,拍張照片就可以知道是什么花草樹木了,確實很方便。



正如你可能已經(jīng)想到的,實際上大部分 APP 都是通過采集各類花朵植物的圖片進行訓練,從而實現(xiàn)將訓練好的深度學習模型部署到 APP 端執(zhí)行實時推理(或依賴互聯(lián)網(wǎng)連接進行遠程 API 調度),實現(xiàn)對各類花卉的識別?;ɑ茏R別數(shù)據(jù)集遠遠不僅限于 Iris,下面,跨象乘云??為你帶來三份適用于計算機視覺深度學習模型訓練的花卉分類識別數(shù)據(jù)集。
1.?17flowers
17 Category Flower 數(shù)據(jù)集,簡稱(17flowers),是由牛津大學 Visual Geometry Group 發(fā)布 的一個 17 類英國常見花卉數(shù)據(jù)集,每個類有 80 張圖片,整個數(shù)據(jù)集有 1,360 張圖片。數(shù)據(jù)集圖像包括了花卉尺寸、姿態(tài)和光線變化。其中,同一類別中的花卉圖像之間可能差異較大,甚至更類似與其它類別花卉。17flowers 數(shù)據(jù)集本身提供一份 Matlab 切分代碼,顯然無法直接采用。因此,我們使用 Python 將原始數(shù)據(jù)集進行分類歸檔并切分。

2. 104 Flowers
該數(shù)據(jù)集是將 TPUs花卉分類競賽?中的 TFRecords?數(shù)據(jù)集轉換為?JPEG 格式,使你能夠:
練習把它轉換回 TFRecords
更容易查看數(shù)據(jù)集
創(chuàng)建有用的 EDA 探索性數(shù)據(jù)分析
這些花卉的圖像來自 5 個不同的公共數(shù)據(jù)集。有些種類非常狹窄,只包含一種特殊的花子類 (如:粉紅色的報春花),而其他種類則包含許多子類型 (如:野玫瑰)。原始數(shù)據(jù)集圖片是以 TFRecord 格式提供的。TFRecord 格式是一種容器格式,在 Tensorflow 中經(jīng)常用于分組和分片數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)文件,以獲得最佳的訓練性能。
3. Hackathon Blossom
這個數(shù)據(jù)集包含了 102 種不同物種的花的圖片。

個人用戶請通過微信搜索【跨象乘云】公眾號(kxcy_ai)或掃描下方二維碼,關注后發(fā)送關鍵字【220209】,免費獲取 花卉識別數(shù)據(jù)集??缦蟪嗽? 原創(chuàng)實驗演示視頻內全部代碼、數(shù)據(jù)集僅授權予個人用戶學習與實驗使用。禁止用于二次銷售、分發(fā)傳播、課堂教學及培訓用途。校企用戶采購請通過公眾號菜單【了解我們】->【商務合作】聯(lián)系。?
