坚果图像识别数据集-10种坚果图像分类数据集-gpiosenka
数据来源：互联网公开数据
标签：坚果,图像识别,分类,机器学习,TensorFlow,计算机视觉,数据集,图像,食物
数据概述：
本数据集包含10种常见坚果的图像，用于图像分类任务。数据集共包含1163张训练图像、50张测试图像和50张验证图像，所有图像均为224x224像素的JPEG格式，彩色图像（3个通道）。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估图像分类模型，尤其适用于研究和实践计算机视觉、深度学习等领域。用户可以使用该数据集进行：
* 图像分类模型的训练：使用数据集训练卷积神经网络（CNN）等模型，实现对10种坚果的自动分类。
* 模型性能评估：利用测试集和验证集评估训练好的模型的准确率、精确率、召回率等性能指标。
* 模型迁移学习：将已训练好的模型应用于其他图像分类任务，或作为其他项目的预训练模型。
* 教学与研究：用于计算机视觉、机器学习等相关课程的教学实验，或者用于学术研究。
* 模型应用：开发坚果识别相关的应用，例如智能食品识别、图像搜索等。
额外资源：
数据集中还包含一个使用TensorFlow训练的模型文件（nuts100.0.hs），该模型在验证集上达到了100%的F1分数。此外，还提供了一个CSV文件（tree nuts.csv），其中可能包含数据集的标签信息或其他相关元数据。
