各类有关于花卉的深度学习数据集

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！！

1、16种花常见的图像数据集

数据说明：我们看到我们周围有各种各样的植物。它们有许多共同的特点，但在某些方面也有不同之处。因此，植物的分类可以基于许多因素。该数据集包含16种不同花卉的图像。（该数据集共有15.7K张照片）

种类为：落新妇、风铃草、康乃馨、普通雏菊、黑眼苏珊、金鸡菊属、金盏草、蒲公英、彩虹女神、加州罂粟、玫瑰红酒、向日葵等。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14756/

2、102种常见的图像花卉数据集

数据说明：102个类别的数据集，由102个花卉类别组成。所选的花一般都是在英国出现的。每类花卉包含40到258张图片。分类的详细信息和每个类的图像数量可以在这个分类统计页面上找到。

这些图像具有很大的比例、姿态和光线变化。此外，还有类别内有很大变化的类别和几个非常相似的类别。数据集的可视化使用isomap的形状和颜色特征。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14753/

3、5种常见花卉类型分类图片数据集

数据说明:数据集由5个不同的花卉类组成。百合，莲花，向日葵，兰花和郁金香。每个花类有1000张图片。可以在这个数据集上进行分类属于上述5类的花。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14750/

4、102种花卉图片数据集

该数据集由不同的花卉图像集合组成，分为102个不同的类别。每个类代表一种特定类型的花，因此该数据集对于花识别任务的模型训练和评估非常有价值。数据集分为三个子集:test、train和val，每个子集对应模型开发的不同阶段。

该数据集涵盖了广泛的花卉物种，每个物种都有一个独特的标签。下面是几个类标签的例子以及它们对应的花名:

“1”: “pink primrose”
“2”: “hard-leaved pocket orchid”
“3”: “canterbury bells”
…
“100”: “blanket flower”
“101”: “trumpet creeper”
“102”: “blackberry lily”

随着标签从1到102的进展，每个数字对应于一个不同的花卉类别，提供了丰富的花卉种类。该数据集是训练机器学习模型以准确分类和识别各种花型的绝佳资源。（该数据集共有8198张照片）。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14747/

5、299种花卉的图像汇编数据集

数据说明：

图片总量:115944

所有图像的平均宽度:271像素

所有图像的平均高度:242像素

每个标签的平均图像数:387

每个标签最少图片数:222

每个标签最多的图像:483

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14744/

6、7种常见花卉图片数据集

数据说明：

花卉数据集的11,531张图片，分布在7个类别[雏菊，蒲公英，百合，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香]。数据以70:20:10的分割比例进行分割。

训练数据:8069张图片

验证数据:2306张图片

测试数据:1156张图片

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14741/

7、包含5种常见花的花卉数据集

数据说明：数据集包含五种花卉的原始ipeg图像（该数据集共有3670张照片）

雏菊、蒲公英、向日葵、郁金香

train-包含用于训练模型的所有图像。在这个资料夹内有五个资料夹，分别是维菊、蒲公英、玫瑰、向日葵及郁金香，内载有关花卉的图片。
测试-包含924朵花的图片。对于这些图像，你需要预测各自的花名一一“雏菊”、

“蒲公英”、“玫瑰”、“向日葵”和郁金香”

testing_set flower.csv-这是在平台上提交的每个图像的预测顺序。确保您下载的预测与其图像的文件名的顺序与此文件中给出的顺序相同。
samplesubmission:这是一个csv文件，包含数据冲刺的样本提交。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14735/

8、包含标记的4242张花卉图像数据集

数据说明：该数据集包含4242张花卉图像

数据收集基于数据flicr、googleimages、yandeximageso

您可以使用此数据集来识别照片中的植物。

图片分为五类:洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵、蒲公英每节课大约有800张照片。照片分辨率不高，大概是320×240像素。照片不是缩小到一个单一的大小，它们有不同的比例!

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14732/

9、两千张左右的花卉图片数据集

数据说明：该数据集包含大约2K个不同形状、大小、颜色和物种的花朵图像(360×360)，为训练稳健模型提供了坚实的基础。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14729/

10、从图像中对花进行分类的图片数据集

从图像中对花进行分类的数据集

数据说明：图像数据集将被分类为102类。类别名称如下，排名不分先后。（该数据集共有18.5k张照片）

Alpine sea holly
Anthurium
Artichoke
Azalea
Ball Moss
Balloon Flower
Barbeton Daisy
Bearded Iris
Bee Balm
Bird of paradise
Bishop of llandaff
Blackberry Lily
Black-eyed Susan
Blanket flower
Bolero deep blue
Bougainvillea
Bromelia
Buttercup
Californian Poppy
Camellia
Canna Lily
Canterbury Bells
Cape Flower
Carnation
Cautleya Spicata
Clematis
Colt’s Foot
Columbine
Common Dandelion
Corn poppy
Cyclamen
Daffodil
Desert-rose
English Marigold
Fire Lily
Foxglove
Frangipani
Fritillary
Garden Phlox
Gaura
Gazania
Geranium
Giant white arum lily
Globe Thistle
Globe-flower
Grape Hyacinth
Great Masterwort
Hard-leaved pocket orchid
Hibiscus
Hippeastrum
Japanese Anemone
King Protea
Lenten Rose
Lotus
Love in the mist
Magnolia
Mallow
Marigold
Mexican Aster
Mexican Petunia
Monkshood
Moon Orchid
Morning Glory
Orange Dahlia
Osteospermum
Oxeye Daisy
Passion Flower
Pelargonium
Peruvian Lily
Petunia
Pincushion flower
Pink Primrose
Pink-yellow Dahlia
Poinsettia
Primula
Prince of wales feathers
Purple Coneflower
Red Ginger
Rose
Ruby-lipped Cattleya
Siam Tulip
Silverbush
Snapdragon
Spear Thistle
Spring Crocus
Stemless Gentian
Sunflower
Sweet pea
Sweet William
Sword Lily
Thorn Apple
Tiger Lily
Toad Lily
Tree Mallow
Tree Poppy
Trumpet Creeper
Wallflower
Water Lily
Watercress
Wild Pansy
Windflower
Yellow Iris

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14726/

11、与花朵相关的多样化数据集

数据说明;这个数据集包含了大量的花的图像。共900张照片。

您可以使用此数据集创建生成模型或分类模型。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14723/

12、包含玫瑰(红色和黄色)图片的数据集

数据说明：这些是几年前拍摄的红玫瑰和黄玫瑰的照片。大多数红色的花是红色或黄色的，然而，也有其他颜色，可以找到。这些照片没有经过任何软件编辑，并在拍摄时上传。该数据集共有72张照片。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14720/

13、大丽花图像数据集

数据说明：

图片:该数据集包括展示不同大丽花品种的各种图像。这些图像是在不同的照明条件，设置和角度捕获，使其成为研究人员，花商和爱好者的优秀资源。

元数据:每张图片都附有基本的元数据，包括品种名称、颜色、花朵大小和其他相关细节。元数据为研究、分类和花卉品种鉴定提供了有价值的信息。

使用案例:

大丽花品种数据集是一个有价值的资源，可用于广泛的应用:

植物学研究:研究人员和植物学家可以使用此数据集来研究和分类大丽花花品种，有助于我们对该物种的了解。

园艺:对于园艺爱好者和专业人士，这个数据集可以作为一个参考，以确定不同的品种，规划园林绿化项目，并创造丰富多彩的插花。

计算机视觉和机器学习:数据科学家和机器学习爱好者可以使用这个数据集来训练和评估计算机视觉模型，用于花卉识别、分类和分割任务。该数据集共有618张照片。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14714/

14、未编辑白色花朵图片的处理和分类数据集

数据说明：数据集的创建正在进行中，所以后面会有完整的描述图像由文件前缀标记。标签对应以下花:01一莱莉花;02=phlox;03=leucanthemum maximum;04-cherry;05-viola;06一铃兰;07一苹果树;08一雪花莲;09一多年生紫苑;10一黑莓;11一草莓12=南京樱桃13一风铃草。(该数据集共有514张照片)。

数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com/14705/