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生成抓取检测标签的Cornell数据集抓取检测(.mat文件)

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简介：
本数据集包含用于训练和测试抓取检测模型的大量.mat文件，由Cornell大学提供。每个文件内含物体图像及对应的有效抓取位置信息，助力研究者深入探究机器人手眼协调能力。 在学习古月居课程《基于深度学习的机器人平面抓取》的过程中，针对GGCNN抓取网络，训练GGCNN需要两个文件：.mat格式的标签文件和.tiff格式的深度图。本资源是根据pcd****label.txt文件生成的pcd****grasp.mat文件。由于文件体积较大，我将其分成了两个文件来发送。

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  • 生成抓取检测标签的Cornell数据集抓取检测(.mat文件)
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    本数据集包含用于训练和测试抓取检测模型的大量.mat文件，由Cornell大学提供。每个文件内含物体图像及对应的有效抓取位置信息，助力研究者深入探究机器人手眼协调能力。 在学习古月居课程《基于深度学习的机器人平面抓取》的过程中，针对GGCNN抓取网络，训练GGCNN需要两个文件：.mat格式的标签文件和.tiff格式的深度图。本资源是根据pcd****label.txt文件生成的pcd****grasp.mat文件。由于文件体积较大，我将其分成了两个文件来发送。
     
  • 从Cornell生成的.tiff文件中抓取检测数据集
    优质
    本项目介绍了一种方法，用于从康奈尔大学生成的.tiff图像文件中高效提取和处理检测所需的数据集，旨在促进图像分析与机器学习研究。 抓取检测数据集Cornell只提供了pcd****.txt格式的点云文件，但训练需要.tiff格式的文件。本资源使用GG-CNN神经网络处理生成了所需的.tiff格式文件，可以直接用于训练。
     
  • 位置检测数据集抓取（VMRD）
    优质
    VMRD项目专注于从各类在线地图和地理信息服务中收集位置检测数据，旨在构建一个全面的位置信息数据库，促进地理位置研究与应用的发展。 抓取位置检测数据集（VMDR）。
     
  • 无标签水果检测数据集RAR文件
    优质
    本数据集为一匿名化水果图像集合，包含多种常见及少见水果品种，旨在促进无标签机器学习研究与模型训练，助力于提高图像识别算法性能。 水果检测（fruits）无需标签数据即可进行。
     
  • 基于多模态数据的机器人抓取检测算法
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    本研究提出一种创新性的机器人抓取检测算法，利用多模态数据提高机器人的识别与操作能力，促进自动化技术的进步。 我们研究了在包含物体的RGB-D场景视图中检测机器人抓取的问题，并采用了一种深度学习方法来解决这个问题，这种方法避免了手工设计特征所耗费的时间。这带来了两个主要挑战：首先，我们需要评估大量的候选抓取方案。为了使检测快速且稳定，我们提出了一种两步级联系统，包含两个深层网络，在第一步中选出的顶级结果将由第二步重新评估。第一个网络具有较少的特征，运行速度更快，并能有效去除不太可能成为最佳选择的候选抓取方式；第二个网络则拥有更多特征，虽然运行较慢，但仅需在前几步筛选出的最佳几个检测项上进行运算。 其次，我们需要有效地处理多模态输入数据。为此我们提出了一种基于多模态群正则化的权重结构化正则化方法。实验表明我们的方法提高了RGB-D机器人抓取数据集上的性能，并且可以成功地应用于两种不同的机器人平台执行抓取任务。
     
  • 带标签的火焰目标检测数据集
    优质
    本数据集为火焰目标检测设计，包含大量带有精确边界框标注的图像，适用于训练和评估各种环境下的火焰识别算法。 适合目标检测的Yolov3和SSD算法的数据集包含XML格式坐标的标签。在Pytorch环境下实现火焰检测的Yolov3训练过程可以参考相关文献或教程进行学习。
     
  • 房天下数据抓取_网站数据抓取_
    优质
    本项目旨在通过编写程序自动从房产信息网站房天下获取最新房源数据，包括价格、户型等关键信息，以供进一步的数据分析和研究使用。 房天下网站数据爬取可以通过使用selenium版本3.4.3来模拟自动输入搜索。此操作通过Chrome浏览器发起请求，需要对应的Chrome版本59及chromedriver 2.3版本进行配合。
     
  • 口罩检测标签数据集样本
    优质
    该数据集包含大量口罩检测的标签信息，旨在为研究人员和开发者提供高质量的数据支持，以促进口罩佩戴识别技术的发展与应用。 已经打过标签的口罩检测数据集包含一个数据样本。训练集中包括100个带有口罩的数据和100个人脸数据；测试集中有50个带口罩的数据。如需获取更多数据（例如2000+），可以查阅相关资源。
     
  • 《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》
    优质
    COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。 该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。