深度学习数据集—水果数据集大合集

数据在人工智能技术里是非常重要的！本篇文章将详细给大家介绍3种数据集：训练集、验证集、测试集。同时还会介绍如何更合理的讲数据划分为3种数据集。最后给大家介绍一种充分利用有限数据的方式：交叉验证法。

目前玉米的育种表型监测、玉米病虫害监测分析、以及在日常的农业生产中应用深度学习的技术与手段可以很好的解决传统的行业难题，因此深度学习在农业生产中也迅速发展，因此本文，将我自己在工作与学习中收集的各类有关玉米的深度学习数据集分享给大家，包含玉米病虫害、籽粒质量、玉米无人机航、作物分类等多个类型，希望能为大家在农业生产、农作物研究等方面提供一些帮助。

遥感动态检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。它涉及到变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势，能提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。目前，遥感变化检测技术大多是针对两个时相的遥感影像进行操作

花卉的识别和分类在深度学习过程中是最常见的使用的案例，因此各类有关花卉分类、识别、计数的图像数据集是大家都常用的数据集。最近收集到各类有关花卉的各类数据集分享给大家！！

最近收集了挺多比较常用的矢量界线数据，例如地理分区、气候分区等界线数据，在日常制图、学习、科研等方面使用频率比较高。废话不多说，这里给大家分享一下！！

“天空地”一体化生态系统监测是综合运用卫星遥感监测、航空遥感监测和地面站点监测等环境监测手段，基于数据挖掘、数据融合、数据协同和数据同化等关键技术，获得更加准确数据支持的立体生态监测感知体系。“天空地”一体化生态监测体系能更为全面地反映生态系统现状及发展趋势，为生态环境保护、自然资源管理、土地利用规划等提供科学依据。天空地一体化遥感监测体系主要包括三大模块：卫星遥感监测、无人机遥感监测以及地面监测

近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识别领域内的研究进展迅速，各类行业应用也层出不穷。最新整理的一期关于植物、农作物图像数据集，这里分享给大家；小伙伴也可以搜索“植物、农作物图像数据集”，看我的往期数据集介绍。更多的数据集可以在我知乎个人简介中查看下载方法。

深度学习——动物数据集大合集（附下载地址）

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