30乐器-图像分类数据集

数据预览

数据交付

本条目提供数据和数据说明，暂未提供可运行教学案例。需要自行完成建模或实验。

数据集介绍

【数据集名称】30乐器-图像分类数据集 【门类归属】其他 / 未归类 【数据类型与任务】图像/表格；待核查 【数据规模】5099 张图像 【文件格式】JPG 图片 【压缩包大小】下载压缩包约 204.1 MB 【数据划分】已划分 —— 训练集（Didgeridoo 145 张、Tambourine 275 张、Xylophone 205 张、acordian 209 张、alphorn 134 张、bagpipes 137 张、banjo 155 张、bongo drum 141 张、casaba 218 张、castanets 130 张、clarinet 133 张、clavichord 207 张、concertina 152 张、drums 184 张、dulcimer 126 张、flute 194 张、guiro 117 张、guitar 137 张、harmonica 142 张、harp 173 张、marakas 114 张、ocarina 127 张、piano 119 张、saxaphone 127 张、sitar 216 张、steel drum 128 张、trombone 163 张、trumpet 167 张、tuba 175 张、violin 143 张）；验证集（Didgeridoo 5 张、Tambourine 5 张、Xylophone 5 张、acordian 5 张、alphorn 5 张、bagpipes 5 张、banjo 5 张、bongo drum 5 张、casaba 5 张、castanets 5 张、clarinet 5 张、clavichord 5 张、concertina 5 张、drums 5 张、dulcimer 5 张、flute 5 张、guiro 5 张、guitar 5 张、harmonica 5 张、harp 5 张、marakas 5 张、ocarina 5 张、piano 5 张、saxaphone 5 张、sitar 5 张、steel drum 5 张、trombone 5 张、trumpet 5 张、tuba 5 张、violin 5 张）；测试集（Didgeridoo 5 张、Tambourine 5 张、Xylophone 5 张、acordian 5 张、alphorn 5 张、bagpipes 5 张、banjo 5 张、bongo drum 5 张、casaba 5 张、castanets 5 张、clarinet 5 张、clavichord 5 张、concertina 5 张、drums 5 张、dulcimer 5 张、flute 5 张、guiro 5 张、guitar 5 张、harmonica 5 张、harp 5 张、marakas 5 张、ocarina 5 张、piano 5 张、saxaphone 5 张、sitar 5 张、steel drum 5 张、trombone 5 张、trumpet 5 张、tuba 5 张、violin 5 张）；.（6 test samples×6）。 【标签或字段】有标签：每张图像存放在以类别名命名的文件夹里，文件夹名就是这张图的类别；完整的字段与类别说明见压缩包内的数据字典文件 data-dictionary.csv。 【类型关键参数】图像尺寸不统一：随机抽取 80 张实测，宽度 224~224 像素、高度 224~224 像素。标注方式：每张图片所在文件夹的名字就是它的类别，不需要额外的标注文件。 【目录结构】 musical-instruments-image-classification.zip（解压后） ├── 6 test samples/ —— .jpg×6 ├── test/Didgeridoo/ —— .jpg×5 ├── test/Tambourine/ —— .jpg×5 ├── test/Xylophone/ —— .jpg×5 ├── test/acordian/ —— .jpg×5 ├── test/alphorn/ —— .jpg×5 └── …… 共 91 个子目录（完整清单见 file-manifest.csv） EfficientNetB3-instruments-99.33.h5 class_dict.csv instruments.csv 【怎么使用】 图片已经按类别分好了文件夹，文件夹的名字就是图片的类别，不需要额外的标注文件。做深度学习的话，用 PyTorch 两行代码就能全部读入： from torchvision.datasets import ImageFolder ds = ImageFolder(".") # 6 test samples×6 test = ImageFolder("test") # Didgeridoo×5、Tambourine×5、Xylophone×5、acordian×5、alphorn×5、bagpipes×5、banjo×5、bongo drum×5、casaba×5、castanets×5、clarinet×5、clavichord×5、concertina×5、drums×5、dulcimer×5、flute×5、guiro×5、guitar×5、harmonica×5、harp×5、marakas×5、ocarina×5、piano×5、saxaphone×5、sitar×5、steel drum×5、trombone×5、trumpet×5、tuba×5、violin×5 train = ImageFolder("train") # Didgeridoo×145、Tambourine×275、Xylophone×205、acordian×209、alphorn×134、bagpipes×137、banjo×155、bongo drum×141、casaba×218、castanets×130、clarinet×133、clavichord×207、concertina×152、drums×184、dulcimer×126、flute×194、guiro×117、guitar×137、harmonica×142、harp×173、marakas×114、ocarina×127、piano×119、saxaphone×127、sitar×216、steel drum×128、trombone×163、trumpet×167、tuba×175、violin×143 val = ImageFolder("valid") # Didgeridoo×5、Tambourine×5、Xylophone×5、acordian×5、alphorn×5、bagpipes×5、banjo×5、bongo drum×5、casaba×5、castanets×5、clarinet×5、clavichord×5、concertina×5、drums×5、dulcimer×5、flute×5、guiro×5、guitar×5、harmonica×5、harp×5、marakas×5、ocarina×5、piano×5、saxaphone×5、sitar×5、steel drum×5、trombone×5、trumpet×5、tuba×5、violin×5 每个类别有多少张图片，见压缩包内的 file-manifest.csv。 【数据体检结果】 · 数据体检未发现问题，可放心使用。

整理与使用信息

本站处理内容

本站已完成的工作： 1. 中文名称与用途说明整理（对照原站信息逐项核对）； 2. 全量文件清点与 SHA256 校验（file-manifest.csv，可溯源）； 3. 自动质检报告（quality-report.json：结构、编码、重复、标注一致性等）； 4. 数据字典整理（data-dictionary.csv，字段/类别中英对照）； 5. 预览样例抽取（preview/，供购买前判断内容）。

中文整理说明

门类：其他 / 未归类（依据《数据集中文分类体系》） 中文命名：30乐器-图像分类数据集（原始名称 gpiosenka/musical-instruments-image-classification） 已知问题：自动检查未发现问题（详见 quality-report.json） 配套文档：简明说明.md、README_中文.md、数据字典、文件清单、质检报告、预览样例（均随网盘下载包提供）。