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多种类天气图片数据集

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Environment,Environment Classification

这是来自深圳大学可视计算研究中心团队整理的多种类天气环境图片数据集;发布自2017年IEEE图像处理大会。包含6个常见类别的65,00......

数据结构 ? 371M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    这是来自深圳大学可视计算研究中心团队整理的多种类天气环境图片数据集;发布自2017年IEEE图像处理大会。

    (a)和(b)分别为晴天和阴天的草地区域

    包含6个常见类别的65,000张图像,这些类别包括晴天,多云,下雨,下雪,薄雾和雷雨天气。

    该数据集还有利于天气分类和属性识别。其次,我们提出了一个名为区域选择和并发模型(RSCM)的深度学习框架,以帮助发现区域属性和并发性。我们在多类基准数据和另一个用于天气识别的公共数据集上评估RSCM。

    引用:

    @article{RSCM2017,
       title = {RSCM: Region Selection and Concurrency Model for Multi-class Weather Recognition},
       author = {Di Lin and Cewu Lu and Hui Huang and Jiaya Jia},
       journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
       volume = {26},
       number = {9},
       year = {2017},
       pages = {4154--4167},  
    }
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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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