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红外行人数据集的压缩包。

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简介：
红外波段行人目标检测旨在通过分析红外光谱数据，精确识别和定位图像中的行人。这项技术利用红外辐射对人体的热效应，从而在各种光照条件下实现行人的可靠检测。具体而言，该方法涉及对红外图像进行预处理、特征提取以及目标分类等步骤，以确保检测结果的准确性和鲁棒性。 这种方法在交通监控、智能安防以及自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

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  • 红外行人数据集.zip
    优质
    《红外行人数据集》包含大量标注清晰的红外图像，旨在促进夜间与低光照环境下的人体检测和跟踪研究。该数据集适用于开发先进的计算机视觉算法。 红外波段行人目标检测技术专注于在红外图像中识别和跟踪人类活动的目标。这种方法利用了人体与背景之间的温度差异，在夜间或低光照条件下具有显著的优势。通过先进的算法，可以有效提高行人的检测准确率，并减少误报的发生，适用于安防监控、自动驾驶等多个领域。
     
  • COCO行人数据集压缩包第一部分
    优质
    COCO行人数据集压缩包第一部分包含了用于训练和测试行人检测模型的基础图像与标注文件，旨在促进计算机视觉领域的研究与发展。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了大量的图像和对应的标注信息，用于对象检测、分割以及关键点识别的研究与开发工作。该数据集中的人体部分特别详细地描绘了行人的各种姿态，并且提供了丰富的标签以支持对复杂场景中人体的理解和分析。
     
  • COCO行人数据集压缩包第八部分
    优质
    该压缩包为COCO行人数据集的第八部分，包含大量标注的行人图像数据，适用于目标检测和追踪研究。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准测试平台，用于评估物体检测、分割及人体姿态估计算法的性能。该数据集包含大量标注的人体实例图像，并且支持多种任务的研究与开发工作。
     
  • COCO行人数据集压缩包第12部分
    优质
    这是一个包含COCO数据集中行人类别图像的压缩文件集合的第12部分，适用于研究和开发人员在行人检测与识别任务中使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准数据集，主要用于物体检测和分割任务的研究与开发。该数据集包含了丰富的图像标注信息，包括但不限于人物的边界框、关键点等细节，为学术界及工业界的科研人员提供了宝贵的资源。
     
  • COCO行人数据集压缩包第10部分
    优质
    这是一个包含COCO行人数据集第10部分的压缩文件，内含用于训练和测试的人体检测与识别图像及标注信息。适合研究与开发使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的对象检测和分割的数据集。它包含了大量的图像及其标注信息，特别适用于研究行人的识别与定位问题。该数据集中包含了丰富的场景变化及复杂的背景环境，为研究人员提供了宝贵的测试资源。
     
  • COCO行人数据集压缩包第四部分
    优质
    COCO行人数据集压缩包第四部分包含了详细标注的行人图像和相关信息，旨在促进计算机视觉研究中的目标检测与识别工作。 COCO行人数据集是一个广泛使用的图像识别数据集，包含了大量关于行人的图片及相关标签信息。该数据集为研究者提供了丰富的资源来训练和发展各种计算机视觉算法和技术。
     
  • 已标注的红外行人检测数据集
    优质
    本数据集包含了大量经过人工标记的红外图像，专为行人检测算法的研究与开发设计。 红外行人检测数据集由FLIR热红外相机采集而成，并已包含txt格式的标签文件进行标注。下载解压后即可直接使用。
     
  • multi30k数据集压缩包
    优质
    Multi30K数据集压缩包包含了30,000多条英语到德语和法语的平行文本对，适用于机器翻译任务的研究与开发。 Multi30k数据集是torchtext中包含的机器翻译相关数据集之一。在运行PyTorch教程《使用torchtext进行语言翻译》时，如果因为网络原因无法自动下载该数据集，可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录下以继续运行。
     
  • 红绿灯数据集及TXT标注文件压缩包
    优质
    本资源提供包含多个城市十字路口高清视频的“红绿灯数据集”及其对应的TXT格式标注文件，便于交通信号识别研究。 红绿灯数据集包含2000多张图片，这些图像均来源于网络及个人拍摄，全部为中国境内的红绿灯场景，并涵盖了晴天、阴天、雨天以及低能见度等复杂天气条件。所有图片均已标注完毕，适用于深度学习任务，特别是用于YOLOv5模型的训练。使用YOLOv5s.pt版本进行300轮迭代后可获得良好的检测效果。数据集中的类别包括green（绿灯）、red（红灯）、yellow（黄灯）和none（无信号）。