Oxford 102 Flowers 花卉图片数据集 图像分类专用 牛津大学原版数据集
Oxford 102 Flowers Dataset(牛津 102 花卉图片数据集)是图像分类领域经典专用数据集,由牛津大学工程科学系于 2008 年正式发布,配套经典论文《Automated flower classification over a large number of classes》,是计算机视觉、图像识别相关研究与实战的优质数据资源。
本数据集涵盖102 个花卉类别,对应 102 种不同花卉,每个类别图像数量区间为 40-258 张,样本数量充足、类别覆盖广泛,能够满足各类图像分类模型的训练、测试与验证需求。
数据集可用途径
高校计算机视觉、人工智能、数字图像处理等专业的课程研究、毕业设计、学术论文撰写;
企业算法工程师进行图像分类模型的开发、训练、调优与性能验证;
AI 科研机构开展花卉图像识别、细粒度图像分类相关课题的研究实验;
个人学习计算机视觉算法,练习图像分类模型搭建与应用的实战素材。
Oxford 102 Flowers 花卉图片数据集.zip
(4.53 KB, 需要: RMB 10 元)


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