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农业 / 待核查

花生数据集

见 README_中文.md。

数据规模2062 张图像
文件格式JPG 图片
文件大小下载压缩包约 2.39 GB

数据预览

花生数据集 样本 1
花生数据集 样本 2
花生数据集 样本 3
花生数据集 样本 4
花生数据集 样本 5
花生数据集 样本 6

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】花生数据集 【门类归属】植物与农业 / 花卉类 【数据类型与任务】图像;待核查 【数据规模】2062 张图像 【文件格式】JPG 图片 【压缩包大小】下载压缩包约 2.39 GB 【数据划分】已划分 —— mutated peanut(mutated peanut×1229);virgina peanut(virgina peanut×833)。 【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 74 张实测,宽度 3024~3024 像素、高度 4032~4032 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】 peanuts.zip(解压后) ├── mutated peanut/mutated peanut/ —— .jpeg×1228、.jpg×1 └── virgina peanut/virgina peanut/ —— .jpg×711、.jpeg×122 【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 mutated_peanut = ImageFolder("mutated peanut") # mutated peanut×1229 virgina_peanut = ImageFolder("virgina peanut") # virgina peanut×833 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

原作者kimo26

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:植物与农业 / 花卉类(依据《数据集中文分类体系》) 中文命名:花生数据集(原始名称 kimo26/peanuts) 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)。