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MNIST数据集，含6万个数字训练样本及1万个测试样本

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简介：
简介：MNIST数据集包含手写数字图像，用于机器学习模型训练与验证。该数据集包括6万张训练图像和1万张测试图像，每幅图像是28x28像素的手写数字。 MNIST数据集包含6万个数字的训练集和1万个数字的测试集。

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  • MNIST数据集，含6万个数字训练样本及1万个测试样本
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    简介：MNIST数据集包含手写数字图像，用于机器学习模型训练与验证。该数据集包括6万张训练图像和1万张测试图像，每幅图像是28x28像素的手写数字。 MNIST数据集包含6万个数字的训练集和1万个数字的测试集。
     
  • WiderPerson（密集行人检测）Yolov8格式数据集，包含8000个训练样本、1000个验证样本和4382个测试样本
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    本数据集为基于YOLOv8的WiderPerson密集行人检测项目设计，含8000张训练图像、1000张验证图像及4382张测试图像，旨在提升复杂场景下的行人识别精度。 WiderPerson数据集是一个用于行人检测的基准数据集，专门针对拥挤场景设计。该数据集由中国科学院自动化研究所的生物测定和安全研究中心(CBSR)以及国家模式识别实验室(NLPR)共同发布。与许多其他行人检测数据集不同的是，WiderPerson的数据图像来源于多种不同的场景，并不仅仅局限于交通环境，这使得它在处理多样性和复杂性方面具有显著优势。 该数据集中共有13,382张图片，标注了大约40万个不同程度遮挡的人体样本。这些图片被随机分为训练、验证和测试三个子集，分别包含8,000张、1,000张以及4,382张图像。标注信息包含了各种行人类型，包括正常行走的行人、骑自行车者、部分被遮挡的身体部位、人形物体以及其他难以区分的人群聚集情况等，从而能够全面评估在真实场景中行人检测算法的表现。 值得注意的是，与CityPersons和WIDER FACE数据集类似，在WiderPerson测试集中提供的图像没有公开标注文件。
     
  • （驾驶疲劳检测）Yolov8格式数据集，包含2041个训练样本、582个验证样本和291个测试样本
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    本数据集采用YOLOv8格式，专为驾驶疲劳检测设计，含2041个训练样本、582个验证样本及291个测试样本，助力提升驾驶安全。 设计一个基于YOLOv8的疲劳驾驶检测系统具有重要的意义： 首先，提高道路安全是其首要目标之一。驾驶员在长时间或缺乏休息的情况下驾车时，反应速度与判断能力会显著下降，从而增加交通事故的风险。通过实时监测驾驶员的状态并及时发出警告信号或者采取相应措施，可以有效减少因疲劳驾驶导致的事故。 其次，保护驾驶员的身体健康同样不容忽视。长期连续驾驶对身体会造成不良影响，包括肌肉和眼睛的过度劳累以及颈椎问题等。一个能够检测到这些早期迹象并且提醒司机休息的系统将有助于预防这些问题的发生，并且维护了驾驶员的整体身体健康状况。 最后，疲劳驾驶还会降低工作效率并减少驾车体验中的舒适感。当一个人过于疲倦时，在方向盘前的表现会变得迟钝和不准确。因此，通过使用先进的技术来识别出这些情况并在必要时刻提醒司机休息，可以帮助他们保持清醒的状态，并且提高他们的工作效能以及旅途的愉悦度。
     
  • 验证码数据集（含20000训练样本及10000测试样本）
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    本数据集包含30000个验证码图像样本，旨在提升模型识别能力。其中，20000张图片用于训练，10000张作为测试集以评估模型性能。 验证码数据集包含20000个样本用于训练验证码识别模型，并配有10000个测试集合的数据。所有训练集的标签存储在train文件夹中的label.csv文件里。图片尺寸为105*35，使用时可以调整至120*40以适应不同的需求。这些数据可用于人工智能图像验证码识别系统的训练和学习过程。
     
  • 口罩检测与识别数据集（含1200训练样本及400测试样本）.zip
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    本数据集包含1600张图像，旨在用于口罩佩戴情况的检测和识别研究。其中1200张为训练样本，400张为测试样本，适用于开发相关的人脸识别系统或监控程序。 我们有一个口罩检测识别数据集，包含1200张训练图片（600张佩戴口罩、600张未佩戴口罩）和400张测试图片（各200张）。利用YOLO算法在该数据集中进行了两阶段的模型训练：首先冻结backbone部分进行25个epoch的预训练，然后解冻所有参数继续训练了另外25个epoch。最终，在测试集上的mAP达到了90.75%。
     
  • 车辆保险理赔数据集（逾6万样本）
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    本数据集包含超过六万个车辆保险理赔案例，涵盖多种详细信息如事故类型、损失程度及赔偿金额等，旨在支持保险行业分析与模型训练。 车险理赔数据包括了6万多样本的信息：veh_value（车辆价值）、exposure（保险时间长度）、clm（是否发生过索赔，1代表有索赔记录，0代表无索赔记录）、numclaims（索赔次数）、claimcst0（第一次索赔的费用金额）、veh_body（车辆类型）、veh_age（车辆年龄）、gender（被保险人性别）、area（地区）以及agecat（年龄类别）。
     
  • MNIST训练和测试样本的TXT格式
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    本资源提供MNIST数据集中的训练与测试样本，已转换为便于处理的TXT文件格式，每行代表一个手写数字图像及其标签，适合用于机器学习模型的训练和评估。 MNIST数据集包含了用于训练的样本和测试的样本，并且可以以txt格式获取。
     
  • 车辆检测训练数据集-正样本集
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    车辆检测训练数据集-正样本集包含了大量标记为包含车辆图像的数据，旨在用于开发和评估车辆识别算法性能。 车辆检测在计算机视觉领域是一项重要的任务，在智能交通系统、自动驾驶及安全监控方面发挥着关键作用。本训练集专为车辆检测设计，提供了大量的正样本图片用于模型的训练与优化。 深入理解车辆检测的重要性：它通过分析图像或视频流来识别和定位车辆，有助于了解道路状况、预防交通事故，并支持自动驾驶汽车决策制定。在智能交通系统中，可以利用该技术进行流量统计、违规行为监测（如超速驾驶或闯红灯）以及安全预警等。 本训练集包含超过4302张经过预处理的车辆图片，尺寸统一为33*33像素。归一化确保所有图像大小一致，有助于提升模型训练效率和泛化能力。这种小尺寸图像适合轻量级模型如MobileNet或SqueezeNet在资源受限设备上的运行。 训练分类器通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：除了归一化外，还包括颜色校正、裁剪等操作以增强模型的泛化性能。 2. 构建模型：选择合适的深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）和网络结构如CNN，并考虑本训练集图片尺寸小的特点选用适合的小图像架构。 3. 训练过程：将数据划分为训练、验证与测试集合，采用反向传播及优化算法调整参数。 4. 模型评估：通过验证和测试集合来衡量模型性能，常用指标包括准确率、精确度、召回率以及F1分数等。 5. 调参优化：根据评估结果微调超参数如学习速率、批次大小以提高整体表现。 标签“车辆数据集”、“车辆检测”、“车辆识别”和“车辆正样本”，表明该数据集专门针对与之相关的分类及检测任务。所有图片均为包含目标物体的正样本，没有未含目标物（负样本）的图像。训练过程中使用这些正样本来教会模型识别出车辆，并避免误报非相关对象。 实际应用中通常结合YOLO、SSD或Faster R-CNN等物体检测框架进行车辆定位与跟踪，这对于实时场景下的精确度至关重要。 总之，该数据集提供了丰富的车辆图片资源，有助于训练和优化针对车辆检测的分类器。通过利用这些资料，开发者能够构建出在各种环境下准确识别目标车辆的人工智能模型，进一步推动智能交通系统及自动驾驶技术的进步和发展。
     
  • 风力发电发电量预测数据集（含28201条训练样本和12087条测试样本）
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    该数据集包含39个特征变量及目标输出功率，共计40288条记录，旨在用于风力发电量的预测模型开发与验证。其中，28201条为训练样本，12087条为测试样本。 风力发电量预测数据集包含训练集28,201条记录和测试集12,087条记录。该数据集根据风机ID（tracking_id）、日期时间、风速(m/s)、大气温度(°C)、轴温(°C)、叶片角度(°C)、齿轮箱温度(°C)、发动机温度(°C)、电机转矩(N-m)、发电机温度(°C)、大气压力(Pascal)、面积温度(°C)、风车车体温度(°C)、风向(°C)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态信息以及云层高度和叶片长度(m)及风车高度(m)，来预测风力发电的发电量。
     
  • 1万个数字验证码的数据集合
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    本数据集包含一万条独特的数字验证码记录，每条由随机数组成，适用于测试和验证系统中的安全性与准确性。 需要一个包含1万张数字验证码的数据库来训练深度学习中的CNN网络模型。