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包含1000幅图像，并带有真实标注的MSRA图像数据集。

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简介：
MSRA数据库主要被应用于评估图像显著性检测算法的性能，其中包含真实标注数据，以便于与算法的输出结果进行对比。此外，该数据库还被广泛利用来进行定量的效果评估和指标测量。

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  • MSRA图像数据集（包含1000张带有真实标注的图片）
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    本MSRA图像数据集包含了1000张具备精准注释的真实世界图片，为计算机视觉领域的研究提供了宝贵的资源。 MSRA数据库用于评估图像显著性检测算法的性能。该数据库包含真实标记的数据集，可以用来进行对比分析和定量效果测量。
     
  • 带有属性的动物标签图像数据集
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    这是一个包含各种动物图片的数据集，每张图片都附有详细的属性描述和分类标签，便于进行图像识别与机器学习研究。 《Label-Embedding for Attribute-Based Classification》论文中的数据使用了Animals With Attributes标签图像进行研究。这段文字描述了该论文利用特定动物属性的标注图像来进行基于属性的分类任务。
     
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
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    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • Open Images Dataset: 包含约900万张图像的数据集，每张图像均带有图像级别标签及涵盖数千种类别的边界框标注...
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    Open Images Dataset是一个庞大的视觉数据集合，包含近900万张图片，每一张都附有详细的图像级标签和数千种类别的精确边界框标注。 “开放图像”数据集包含约900万个URL的图片，并且这些图片被标注了超过6000个类别。此页面提供了Open Images Dataset的数据下载指引。 CVDF托管在打开图像数据集V4/V5中的图像是具有边界框注释的一部分，它们包含了完整的图像子集并对其进行了实例分割和视觉关系的标注。所有这些图片被划分为训练（1,743,042张）、验证（41,620张）以及测试（125,436张）三个集合。其中，训练集合用于了2018年及2019年的开放图像挑战赛。 这些图片的最长边被重新调整为最多拥有1024个像素，并且保持原始长宽比不变。整个数据集大小达到了约561GB。用户可以直接从CVDF AWS S3云存储桶下载至本地目录中：s3://open-images-dataset
     
  • 配电变压器检测图像数据集（VOC标签，含3000幅图像）
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    该数据集包含3000幅图像，采用VOC格式标注，主要用于配电变压器的状态识别与故障诊断研究。 配电变压器检测图像数据集包含3000幅图像，其中2994幅是配网航拍图像，主要用于对配电变压器进行检测。标签类别为配电变压器，标签格式采用VOC（xml）。
     
  • 包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件
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    这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。
     
  • 真实裂缝图像的数据集（含500张图片）
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    本数据集包含500张真实的裂缝图像，旨在为相关研究和应用提供高质量、多样的视觉资料，促进裂缝检测与分析技术的发展。 图像可用于检测和分割桥梁病害。该数据集包含500张真实桥梁裂缝的图片，可与其他数据结合使用，主要用于神经网络的训练和测试环节。
     
  • 抽烟识别数据集【标注+图像】
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    简介：该数据集包含大量标记后的抽烟行为图片，旨在提供给研究者用于训练机器学习模型识别抽烟场景，促进相关领域技术的发展。 抽烟检测数据集【包含标注图片】
     
  • 道路维护缺陷数据集-包含原始图像及标注
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    本数据集专注于道路维护状况，包括大量带有详细标注的原始图像，旨在促进相关研究与应用的发展。 该数据集包含四种类型的标签：裂缝（包括横向裂缝和纵向裂缝）、坑洞、龟裂（网状裂缝和普通龟裂）以及修补（涉及裂缝、坑洞或龟裂的修复）。总共有超过3000张图片，其中含裂缝标签的有3218个，坑槽标签1079个，龟裂标签1439个，修补标签1511个。此数据集可用于道路病害检测与识别。本数据集仅供分享使用，并无其他用途。
     
  • 舌苔图像数据集，含两千余张512x512像素图片及LabelMe标注标签
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    本数据集包含两千余张512x512像素的舌苔图像及其LabelMe详细标注，为医学影像分析和机器学习研究提供丰富资源。 这是一个关于中医舌诊的数据集，包含了2000多张512x512像素的图像，用于研究和分析不同类型的舌苔特征。在中医诊断中，通过观察舌苔的颜色、质地和厚度等特征可以推断人体健康状况。此数据集非常适合开发和训练深度学习模型，例如使用Python、PyTorch或TensorFlow进行图像识别与分类任务。 以下是该数据集的主要组成部分： 1. **原图**：未经处理的舌苔图片，尺寸为512x512像素，高分辨率保证了细节保留，并有助于提高模型的识别准确性。 2. **Labelme标签**：每张图片都使用开源图像标注工具Labelme进行了标记。每个图像文件附带XML格式的标注数据，详细描述舌苔的颜色、分布和厚度等信息。 接下来是相关技术术语： - **数据集**：这是一个专门为机器学习与深度学习准备的数据集合，可用于模型训练及验证。创建高质量的数据集需考虑其规模、多样性以及平衡性。 - **Python**：一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的编程语言，拥有众多库支持（如Pandas, NumPy）用于数据预处理，并提供Scikit-learn等工具构建与优化算法。 - **PyTorch & TensorFlow**：这两个框架是目前最流行的深度学习平台。它们提供了高级API来创建神经网络模型，分别采用动态计算图和静态计算图的方式支持各种任务如图像分类、目标检测等。 下面列举了一些数据集中的舌苔类型： - 黑色舌苔（black tongue coating）——可能与体内湿寒、血液循环不畅或毒素积累有关。 - 地图状舌苔（map tongue coating）——表现为局部剥落，通常提示消化系统问题或营养不良。 - 白腻厚舌苔（white and greasy thick fur）——暗示体内湿气过重及脾胃功能异常。 - 紫色舌苔（purple tongue coating）——可能与血液循环障碍相关，如血瘀现象。 - 红腻厚舌苔（red and greasy thick fur）——提示内热、湿热或心火旺盛的情况。 - 黄腻红舌苔（yellow and red thick fur）——通常表明肝火旺盛和体内湿气过重的问题。 实际应用中，可以利用这些图像训练深度学习模型实现自动化的舌诊识别任务。通过数据预处理技术如归一化、裁剪或增强来提升模型性能，并构建卷积神经网络（CNN）。使用反向传播算法优化权重参数后，在测试集上评估模型效果并进行交叉验证和超参调优以提高准确率。 此舌苔数据集为中医舌诊的数字化与自动化提供了宝贵资源，结合Python及深度学习框架有望推动医疗图像识别技术的发展。