摘要：本研究采用包含六类纹样的3706张苗绣图像，按约7∶1.5∶1.5划分为训练集2589张、验证集555张和测试集562张，统一调整为224×224像素，并仅对训练集应用随机水平翻转、±30°旋转及亮度与对比度调整，以提升模型的泛化能力和鲁棒性。
数据集简介
本研究使用的数据集包含3706张高质量苗绣图像，涵盖鸟纹、蝶纹、龙纹、鱼纹、花卉纹和几何纹六个类别，按照7:1.5:1.5的比例划分为训练集（2589张）、验证集（555张）和测试集（562张），所有图像经过预处理统一调整为224×224像素，并采用数据增强技术（包括随机水平翻转、±30度旋转、亮度对比度调整等）扩充训练样本，确保模型的泛化能力和鲁棒性。
图1 数据集直方图
图2 分类格式说明图
模型训练
图3 ResNet50与MobileNetV3性能综合对比
图4 两个模型的训练曲线对比
图5 ResNet50在测试集上的混淆矩阵
图6 模型性能多维度雷达图
图7 ResNet50各类别性能指标
图8 MobileNetV3在测试集上的混淆矩阵
图9 两个模型的推理速度对比
图10 模型准确率与参数量关系
图11 模型性能指标热力图
应用案例
图6 应用案例：基于深度学习的苗绣纹样识别系统设计与实现
数据集信息
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-86-Datasets
原创声明：本数据集为原创作品
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开源协议
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