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深度学习CNN气象识别数据集

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简介:
本数据集包含大量通过深度学习与卷积神经网络技术处理过的气象图像和信息,旨在提升天气模式识别精度,适用于科研及模型训练。 这是深度学习中利用CNN进行天气识别的数据集,可以直接导入到项目同文件夹内使用。

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客服
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  • CNN
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    本数据集包含大量通过深度学习与卷积神经网络技术处理过的气象图像和信息,旨在提升天气模式识别精度,适用于科研及模型训练。 这是深度学习中利用CNN进行天气识别的数据集,可以直接导入到项目同文件夹内使用。
  • 基于CNN火灾-含.zip
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    本资源提供了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法用于火灾图像识别,并附带专用的数据集。适用于火灾监测与预警系统的研究及开发。 本代码基于Python Pytorch环境编写。 下载后,请查看文件中的requirement.txt以安装所需环境。完成后,按顺序运行以下三个脚本: 1. 01数据集文本生成制作.py:此步骤会读取每个类别图片路径及对应的标签。 2. 02深度学习模型训练.py:该程序将使用上述的txt文本进行训练,并在本地保存最终模型。 3. 03pyqt_ui界面.py:运行后,可以得到一个可视化的UI界面。通过点击按钮加载并识别感兴趣的图像。 数据集文件夹内包含了用于分类的各种图片类别。本代码对这些原始数据进行了预处理和增强,包括将非正方形的图增加灰边使其变成正方形(如果是正方形则不进行修改),以及旋转操作以扩充训练样本数量。 当02深度学习模型训练.py运行完成后,会在本地保存日志文件记录每个epoch的验证集损失值及准确率。
  • 口罩
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    本数据集专为训练和评估口罩识别算法设计,包含大量标注图像,旨在提升公共安全与卫生监测系统的准确性。 深度学习口罩识别数据集涉及收集和整理大量关于佩戴不同种类口罩的图像资料,用于训练算法准确地检测并识别人脸是否正确佩戴了防护装备。这种类型的数据集对于开发有效的公共安全应用非常关键,尤其是在传染病大流行期间帮助监控人群中的卫生行为。
  • 语音(data.rar)
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    该数据集包含用于训练和测试深度学习模型的大量语音样本及对应文本转录。适用于进行语音识别系统的研发与优化。 在语音识别项目的数据集解压后,请直接将其放置于项目根目录下即可运行程序。
  • 猴痘病
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    本研究构建了一个用于猴痘病识别的深度学习数据集,旨在通过机器学习技术提高猴痘早期诊断准确率,助力公共卫生安全。 重要的数据强调如下:深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片;深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片;深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片。
  • 人脸口罩
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    本数据集专为基于深度学习的人脸及口罩识别研究而设计,包含大量标注图像,旨在提升在不同场景下人脸识别与口罩检测算法的准确性。 人脸口罩数据集包含了大量关于人们佩戴口罩的面部图像,适用于训练机器学习模型识别戴口罩的人脸。这些数据可以帮助开发者改进人脸识别技术,在疫情期间尤其重要。
  • 车牌2(版).zip
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    本资源为《车牌识别数据集2(深度学习版)》压缩包,内含大量用于训练和测试车辆牌照识别模型的图像文件及标注信息。 数据集包含以下类型的车牌:1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5.教练车牌 6.武警车牌 7.双层黄牌 8.双层白牌 9.使馆车牌 10.港澳粤Z牌 11.双层绿牌 12.民航车牌。train_data的数据来源于著名的CCPD和CRPD。val-detect包含约一万五千个样本,每个文件对应不同的拍照场景。code文件夹内的脚本可以用来转换标签格式。
  • 下的口罩检测与
    优质
    本数据集专注于在深度学习框架下进行口罩佩戴情况的检测和识别研究,旨在提供高质量的标注图像以促进相关技术的发展。 口罩检测识别的深度学习数据集。该表述重复多次,简化后可以写作:用于口罩检测与识别任务的深度学习数据集。如果有更多具体内容或者应用场景的需求,请提供更多的信息以便进一步优化描述。根据您提供的内容来看,只需要简单表达出其用途即可: 用于进行口罩检测和识别研究的深度学习专用数据集。
  • 使用Keras进行,包含
    优质
    本项目利用Keras框架搭建深度学习模型,旨在通过分析面部特征来区分性别,并详细介绍了所用的数据集及其预处理过程。 使用Python编写程序,利用Keras训练性别分类器,并在视频流上采集人脸以判断性别。该程序包括数据集的使用。
  • 适用于的语音词汇
    优质
    本数据集专为深度学习设计,包含大量语音样本及其对应的文本转录,旨在优化和评估语音识别系统的性能与准确性。 该资源提供了一个包含24个简单词汇的语音数据集,并且收录了超过上万条单词录音。这个数据集旨在为用户提供丰富的音频样本以供研究或开发使用。