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伪装形态包括迷彩的人数据集

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简介：
该数据集包含大量个体在不同环境下采用迷彩伪装技术的照片，旨在研究和分析伪装效果及识别难度，适用于军事、户外活动等领域。 采用迷彩、树叶等各种隐蔽手段伪装的人体目标识别数据图片。

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  • 伪装形态包括迷彩的人数据集
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    该数据集包含大量个体在不同环境下采用迷彩伪装技术的照片，旨在研究和分析伪装效果及识别难度，适用于军事、户外活动等领域。 采用迷彩、树叶等各种隐蔽手段伪装的人体目标识别数据图片。
     
  • 迷彩伪装下目标图像语义分割的数据集构建
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    本研究聚焦于军事领域中迷彩伪装对目标识别的影响，提出并构建了一个专门用于评估和优化迷彩背景下目标图像语义分割效果的数据集。通过引入多样化的自然环境与复杂迷彩图案，旨在促进深度学习模型在极端条件下的性能提升，从而增强实战场景中的目标检测准确性。 数据集是深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将该技术应用于野外战场环境，构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求，分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点，并设计了特定场景数据集的构建流程与方法。我们构建了一个具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS，并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。
     
  • 基于高光谱特征的迷彩伪装评估(2013年)
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    本研究探讨了利用高光谱技术对迷彩伪装效果进行精确评估的方法，分析了不同环境下的伪装材料和模式的有效性。发表于2013年。 伪装效果分析是设计和识别迷彩的重要环节。为了有效评估高光谱探测下目标的伪装效果，并结合高光谱图像的高分辨率特性，提出了一种基于高光谱特征的评价方法。 在光谱维度上，该方法通过提取并分析伪装目标的光谱特征来进行研究。而在空间维度方面，则对图像的第一主成分进行多层小波分解，从高频分量和低频分量比值、水平与垂直方向上的对比度以及低频图像的相关性、能量及同质性等六个角度来获取纹理特征。 通过计算得到的光谱特征距离与纹理特征距离，并使用欧氏距离作为衡量标准。最后将两者综合考虑，得出的距离越小说明伪装效果越好。实验数据表明该方法能够有效量化高光谱成像下的迷彩伪装效果。
     
  • 行人检测的数据集(VOC格式 xml)，包括两部分
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    本数据集采用VOC格式XML文件存储，专注于行人检测任务，包含标注图像及对应XML文件，适用于训练与评估相关算法模型。 行人目标检测数据集包含xml文件、图片以及txt标签。其中两个数据集的大小分别为400多M和100多M。
     
  • 包含24种色彩的服装（上衣或下装）约5000张的数据集
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    这是一个包含超过5000张图像的数据集，涵盖了24种不同颜色的服装单品，包括上衣和下装，适用于颜色识别与服装推荐系统的研究。 上衣和裤子各有12种颜色：红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、棕、粉、黑、白、灰，总共5000张图片，并已分为训练集和测试集。
     
  • 聚类算法使用的数据集（包括二维人工数据和UCI的真实数据）
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    本项目涉及使用多种聚类算法分析不同类型的的数据集，涵盖二维人工合成数据及来自UCI库的真实世界数据。 二维人工数据集包括6个数据文件（xxx.txt）及其对应的标签文件（xxx_cl.txt）。UCI真实数据集中包含10个数据文件（xxx.txt）和相应的标签文件（xxx_label.txt）。
     
  • MPII人体姿态数据集
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    MPII人体姿态数据集是一个大规模标注的人体关键点检测数据库，包含多种日常活动中的图像和视频，广泛应用于计算机视觉研究领域。 数据来自MPII人类姿势数据库，并被转换为一个.csv文件，命名为mpii_human_pose.csv。
     
  • Human36M的3D人体姿态数据集
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    Human3.6M 是一个大规模的三维人体姿态数据集，包含了多种日常活动中的人体动作和姿势，为研究者提供了丰富的资源以开发先进的姿态估计算法。 进行与3D人体姿态骨骼相关的实验时，建议使用Human3.6M数据集。
     
  • 人力资源管理软件(HR) 包括数据库和静态页面
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    本HR管理软件集成了全面的人力资源功能模块，包括员工信息管理、考勤记录等，并提供详尽的数据库支持与用户友好的静态页面展示。 利用Struts2和Hibernate（或Mybatis）可以有效地构建Java Web应用程序的框架结构。这些技术能够简化开发流程，并提高应用性能与可维护性。 在使用Struts2进行前端控制器设计时，它提供了丰富的插件和支持，使得处理用户请求、页面跳转等工作变得简单高效。同时，通过整合Spring等依赖注入容器，可以进一步优化项目架构和代码质量。 对于数据访问层的开发，则可以选择Hibernate或Mybatis作为ORM工具。前者提供了一个全自动的对象关系映射机制；后者则更加灵活轻量级，在执行效率上具有一定优势。根据具体业务需求的不同选择合适的技术栈组合能够更好地满足项目的功能实现和技术要求。
     
  • EGG 大脑电波形态数据集
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    EGG大脑电波形态数据集是一款专注于收集和分析脑电信号（EEG）的数据集合，旨在通过研究大脑电活动模式促进神经科学与机器学习领域的进步。 对于变量选择和因果推断，使用EGG（脑电图）数据来分析混淆状态下的大脑电波形状。