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Astur Apple image Dataset

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Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-27 收录
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Struture of file: 2022-v2-9classes-AsturApple-Balanced-SIZE224-train-dev-test.hdf5 ------------------------------------------------------------------------------------------- This file contains dataset of 6108 cider apple color images, 224x224 pixels to support the article "Transfer learning with convolutional neural networks for classification of cider apple varieties" results. -The images belong to nine apple classes: 'BLANQUINA' 'CARRIO' 'FLORINA' 'FUENTES' 'PRIETA' 'RAXAO' 'REINETA ENCARNADA' 'REINETA PINTA' 'REINETA ROJA DEL CANADA' -Full dataset is split in 4886 images for training, 611 for testing and 611 for validation. -Class labels are codified as one-hot enconding binary labels. (e.g. [0 0 0 0 0 1 0] ---> Reineta Pinta) -Training image set are store as tensor "trainX": (4168,224,224,3) -Training class labels "trainY": (4886,7) -Test image set tensor "testX": (611, 224,224,3) -Test image binary class labels "testY": (611, 7) -Validation image set tensor "devX": (611, 224,224,3) -Validation binary class labels "devY": (611, 7) * file was created with h5py module in Python.

文件结构:2022-v2-9classes-AsturApple-Balanced-SIZE224-train-dev-test.hdf5 ------------------------------------------------------------------------------------------- 本文件包含6108张尺寸为224×224像素的 cider苹果(cider apple)彩色图像,用于支撑论文《基于卷积神经网络迁移学习的 cider苹果品种分类》的实验结果验证。 - 图像共涵盖9个苹果品种类别:'BLANQUINA'、'CARRIO'、'FLORINA'、'FUENTES'、'PRIETA'、'RAXAO'、'REINETA ENCARNADA'、'REINETA PINTA'、'REINETA ROJA DEL CANADA' - 完整数据集被划分为训练集4886张、测试集611张与验证集611张。 - 类别标签采用独热编码(one-hot encoding)二进制标签格式。示例:[0 0 0 0 0 1 0] 对应品种REINETA PINTA。 - 训练集图像存储为张量(tensor)`trainX`,形状为(4168, 224, 224, 3);训练集类别标签存储为`trainY`,形状为(4886, 7)。 - 测试集图像存储为张量(tensor)`testX`,形状为(611, 224, 224, 3);测试集二进制类别标签存储为`testY`,形状为(611, 7)。 - 验证集图像存储为张量(tensor)`devX`,形状为(611, 224, 224, 3);验证集二进制类别标签存储为`devY`,形状为(611, 7)。 * 本文件通过Python的h5py模块创建。

创建时间:
2023-06-28
搜集汇总
背景与挑战
背景概述
Astur Apple图像数据集包含6108张224x224像素的彩色图像,涵盖九个苹果品种类别,用于支持基于卷积神经网络的苹果品种分类研究。数据集已预分割为训练集(4886张)、测试集(611张)和验证集(611张),类别标签采用one-hot编码,并以HDF5格式存储,便于机器学习任务使用。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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