花朵分类
数据集描述
数据集简介
数据集包含14种类型的花朵图像，其中13618张训练图片，98张验证图片，数据大小共202MB，支持识别以下花朵类型：康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵、雏菊。
数据集支持的任务
可用于快速模型验证、性能评估、小数据集分类训练等。
数据集的格式和结构
数据格式
数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。
数据集加载方式
from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'flowers14', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'flowers14', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset)))
数据分片
本数据集包含train和val数据集。
子数据集trainvaltestdefault训练集验证集/数据集生成的相关信息
原始数据
Flowers：https://www.kaggle.com/datasets/l3llff/flowers
Clone with HTTP
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/flowers14.git
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