dpdl-benchmark/oxford_flowers102|花卉识别数据集|图像分类数据集

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'0': pink primrose
'1': hard-leaved pocket orchid
'2': canterbury bells
'3': sweet pea
'4': english marigold
'5': tiger lily
'6': moon orchid
'7': bird of paradise
'8': monkshood
'9': globe thistle
'10': snapdragon
'11': colt's foot
'12': king protea
'13': spear thistle
'14': yellow iris
'15': globe-flower
'16': purple coneflower
'17': peruvian lily
'18': balloon flower
'19': giant white arum lily
'20': fire lily
'21': pincushion flower
'22': fritillary
'23': red ginger
'24': grape hyacinth
'25': corn poppy
'26': prince of wales feathers
'27': stemless gentian
'28': artichoke
'29': sweet william
'30': carnation
'31': garden phlox
'32': love in the mist
'33': mexican aster
'34': alpine sea holly
'35': ruby-lipped cattleya
'36': cape flower
'37': great masterwort
'38': siam tulip
'39': lenten rose
'40': barbeton daisy
'41': daffodil
'42': sword lily
'43': poinsettia
'44': bolero deep blue
'45': wallflower
'46': marigold
'47': buttercup
'48': oxeye daisy
'49': common dandelion
'50': petunia
'51': wild pansy
'52': primula
'53': sunflower
'54': pelargonium
'55': bishop of llandaff
'56': gaura
'57': geranium
'58': orange dahlia
'59': pink-yellow dahlia?
'60': cautleya spicata
'61': japanese anemone
'62': black-eyed susan
'63': silverbush
'64': californian poppy
'65': osteospermum
'66': spring crocus
'67': bearded iris
'68': windflower
'69': tree poppy
'70': gazania
'71': azalea
'72': water lily
'73': rose
'74': thorn apple
'75': morning glory
'76': passion flower
'77': lotus
'78': toad lily
'79': anthurium
'80': frangipani
'81': clematis
'82': hibiscus
'83': columbine
'84': desert-rose
'85': tree mallow
'86': magnolia
'87': cyclamen
'88': watercress
'89': canna lily
'90': hippeastrum
'91': bee balm
'92': ball moss
'93': foxglove
'94': bougainvillea
'95': camellia
'96': mallow
'97': mexican petunia
'98': bromelia
'99': blanket flower
'100': trumpet creeper
'101': blackberry lily
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AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

dpdl-benchmark/oxford_flowers102数据集的构建，旨在为图像识别领域提供一份标准的花卉分类数据集。该数据集包含三个部分：训练集、测试集和验证集，总计7289张图片。每张图片都被标记为一种特定的花卉类别，涵盖了从粉红 primrose 到黑莓百合等102种不同的花卉种类。构建过程中，通过对图像进行分类标签的标注，形成了具有明确类别标签的数据集，为模型训练和评估提供了基础。

特点

该数据集的特点在于其详尽的类别覆盖，102种花卉种类为研究提供了丰富的样本。此外，数据集的规模适中，既能够满足模型训练的需要，又便于在合理的时间内完成测试和验证。三个数据子集的划分，使得模型可以在不同阶段得到有效的评估，保证了模型性能的可靠性。

使用方法

使用dpdl-benchmark/oxford_flowers102数据集时，用户首先需要下载并解压数据集。数据集解压后，根据配置文件提供的路径，可以分别加载训练集、测试集和验证集。在数据预处理阶段，用户可以按照自己的需要，对图像进行大小调整、归一化等操作。随后，利用数据集构建图像分类模型，并通过测试集和验证集来评估模型的性能。

背景与挑战

背景概述

dpdl-benchmark/oxford_flowers102数据集，起源于计算机视觉领域，旨在推动花卉图像识别技术的发展。该数据集由牛津大学的视觉几何组创建于2008年，包含102类花卉的图片，总计约8000余张。该数据集不仅为花卉分类任务提供了丰富的样本，也为深度学习模型的训练与评估贡献了重要资源，对图像识别、机器学习等领域产生了深远的影响。

当前挑战

在构建dpdl-benchmark/oxford_flowers102数据集的过程中，研究人员面临着多方面的挑战。首先，花卉种类的多样性导致图像分类任务中类别间的高相似性和高复杂性。其次，数据集的构建需要克服图像收集、标注的一致性和准确性等问题。此外，如何在保持数据集规模的同时，确保数据的质量和多样性，也是一项不容忽视的挑战。

常用场景

经典使用场景

在细粒度图像识别领域，dpdl-benchmark/oxford_flowers102数据集被广泛作为标准测试床，其包含102种不同类别的花卉图像，被用于评估模型对复杂视觉模式的识别能力。

解决学术问题

该数据集解决了花卉种类繁多、同类间差异微小等识别难题，为细粒度图像分类研究提供了具有挑战性的基准，推动了相关算法的发展。

衍生相关工作

基于此数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，包括改进的图像识别算法、数据增强技术的开发以及多模态识别任务的研究，进一步拓宽了其在计算机视觉领域的影响力。