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柑橘病虫害图像分类数据集OrangeFruitDataset

图片总数量:8600张,分为三类柑橘溃疡病(Citrus canker):3000 张图片;柑橘黑点病(melanose):2600 张图片;健康柑橘图片(healthy):3000 张图片。

#人工智能#深度学习#机器学习
COCO 数据集介绍

拥有超过 330K 张图像,其中 220K 张是有标注的图像,包含 150 万个目标,80 个目标类别如行人、汽车、大象等,91 种材料类别如草、墙、天空等,还有 250,000 个带关键点标注的行人。:COCO 数据集是完全公开的,研究人员可以自由下载和使用,并且可以根据自己的需求对数据进行修改、扩展和再利用,为计算机视觉领域的研究和开发提供了极大的便利,促进了学术交流和技术共享。:图像主要来源

#计算机视觉#人工智能
IP102 数据集

该数据集主要用于目标分类与检测任务,可帮助研究人员开展害虫控制、细粒度视觉分类和不平衡学习领域的研究。

#人工智能#深度学习#机器学习
常见的 OCT 眼底疾病数据集(OCT2017、Eye OCT Datasets、OCTDL、RetinalOCT_Dataset-C8、RETOUCH和OCTA-500)

本文旨在介绍几个常用的OCT数据集,包括OCT2017、Eye OCT Datasets、OCTDL、RetinalOCT_Dataset-C8、RETOUCH和OCTA-500,分析它们的特点、用途和适用场景,为研究人员在选择合适的数据集时提供参考。:该数据集包含500只眼睛的OCT和OCTA两种模态的三维数据,六种投影图像,四种文本标签(年龄、性别、左右眼、疾病类型)以及两种分割标签(视网膜大

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#人工智能#深度学习
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