该数据集专为训练和评估基于YOLO系列目标检测模型(包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等)而设计,旨在帮助研究人员和开发者创建能够高效识别图像中的多种蘑菇类别的系统。通过使用这个数据集,可以开发出适用于生态研究、食品安全监测、野外探险等多种应用场景的技术解决方案。 数据集规格 总图像数量:8,800张 训练集:具体划分...
label = [zeros(55,1);ones(55,1)]; % 数据集分两部分 trainData = [data(3:42,:);data(58:97,:)]; % 每组前40个用于训练 testData = [data(43:55,:);data(98:110,:)]; % 每组后13个用于测试 % 标签集分两部分 trainLabel = [label(3:42,:);label(58:97,:)]; % 每组前40个用于...
蘑菇分类数据集 10 这是一个给定标签的蘑菇分类数据集,是对kaggle上的一个数据集进行分离后,用于学习分类模型的训练和测试的数据集,其中class列为标签,其他为特征,注意,该数据集仅用于测试分类模型是否搭建成功,如果需要测试模型效果,请重新分割train.csv
[数据集][图像分类]蘑菇分类数据集14689张50类别,特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放。数据集格式:仅仅包含jp
数据集中包含了8124个样本和22个变量(如蘑菇的颜色、形状、光滑度等)。每一种都被分为绝对可食用的,绝对有毒的,或者具有未知的可食性。该数据集是探究机器学习分类算法算法不可多得的一个优质数据集。 通过以上数据集我们也提出了三个值得探索的问题: ...
基于Xgboost实现UCI蘑菇数据集分类 项目背景 实现原理 本项目数据集中包含了8124个样本和22个变量(如蘑菇的颜色、形状、光滑度等)。每一种都被分为绝对可食用的,绝对有毒的,或者具有未知的可食性。该数据集是探究机器学习分类算法算法不可多得的一个优质数据集。 数据字典 安装需要的包 导入需要的包 解压数据集 ...
基于Springboot和卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序源码+详细项目说明+数据库+示例截图.zip # mushroom 基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序(“识菇”) ## 项目描述 本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序,根据拍摄上传的蘑菇图片,通过python脚本调用训练好的模型,经过后端处理,最后返回识别结果...
2.数据 该数据集包括对应于姬松茸和Lepiota家族蘑菇中23种镀金蘑菇的假想样品的描述,摘自Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms(1981)。每个物种都被分辨为绝对可食用,绝对有毒或食用不明故不推荐。后一类与有毒类结合在一起。《指南》明确指出,没有简单的规则来确定蘑菇的食用性。对于毒橡树和常...
简介:ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset 2、xgboost(num_trees=1): Binary prediction based on Mushroom Dataset ...
该数据集包括对应于姬松茸和Lepiota家族蘑菇中23种镀金蘑菇的假想样品的描述,每个物种都被分辨为绝对可食用,绝对有毒或食用不明故不推荐。