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Labeled Fish Data in the Wild 数据集

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简介：
Labeled Fish Data in the Wild数据集是一个标注丰富的鱼类图像集合，旨在促进野生环境中鱼类识别的研究与应用，涵盖多种鱼类在自然条件下的表现。 Labeled Fishes in the Wild 是一个鱼类图像数据集，包含鱼类、无脊椎动物和河床的图片。这些图像是通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。每张图片对应的文件中包括了鱼的位置数据（dat、vec 和 info 文件），标注了鱼在图像中的位置。

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  • Labeled Fish Data in the Wild 数据集
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    Labeled Fish Data in the Wild 是一个包含多种鱼类野外图像的数据集，每张图片均进行了详细标注，为鱼类识别与生态环境研究提供了宝贵资源。 Labeled Fishes in the Wild 是一个鱼类图像数据集，其中包含鱼类、无脊椎动物和河床的图片。这些图像是通过安装在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。每张图片的相关文件（dat、vec 和 info）中包含了鱼在图像中的位置信息。
     
  • Labeled Fish Data in the Wild 数据集
    优质
    Labeled Fish Data in the Wild数据集是一个标注丰富的鱼类图像集合，旨在促进野生环境中鱼类识别的研究与应用，涵盖多种鱼类在自然条件下的表现。 Labeled Fishes in the Wild 是一个鱼类图像数据集，包含鱼类、无脊椎动物和河床的图片。这些图像是通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。每张图片对应的文件中包括了鱼的位置数据（dat、vec 和 info 文件），标注了鱼在图像中的位置。
     
  • LFW (Labeled Faces in the Wild).bin
    优质
    LFW (Labeled Faces in the Wild).bin 是一个包含大量人脸图像及其标签的二进制文件，广泛用于人脸识别算法的研究与训练。 将LFW数据经过旋转对齐后制作为验证集。
     
  • 鱼类数据集FISHES-IN-THE-WILD用于YOLOv5
    优质
    鱼类数据集FISHES-IN-THE-WILD专为优化YOLOv5目标检测算法设计，包含大量真实环境下的鱼类图像，旨在提升模型在复杂场景中的识别精度与速度。 yolov5鱼类数据集FISHES-IN-THE-WILD-YOLOv5包含了用于训练YOLOv5模型的鱼类图像数据。
     
  • Fishes-In-The-Wild-YOLOv5.zip
    优质
    Fishes-In-The-Wild-YOLOv5 是一个基于YOLOv5框架的鱼类识别项目，旨在野外环境中准确快速地检测和分类不同种类的鱼。该模型适用于生态研究、水生资源管理和保护等场景。 yolov5鱼类数据集包含了多种鱼类的图像样本及其对应的标签文件，适用于训练YOLOv5模型进行鱼类识别任务。这些数据集可以用于提高模型在不同种类鱼之间的分类准确性，并且能够帮助研究者们开发出更加高效和准确的目标检测算法。
     
  • Data Analysis in the Life Sciences
    优质
    《Data Analysis in the Life Sciences》是一本探讨生命科学领域数据分析方法与应用的专业书籍，旨在帮助科研人员和学生掌握数据驱动研究的核心技能。 作者感谢Alex Nones在不同阶段审阅了手稿，并感谢Karl Broman贡献了“避免的图表”部分以及Stephanie Hicks设计了一些练习题。 这本书的概念是在哈佛X课程的教学过程中形成的，这些课程由Heather Sternshein协调进行。我们非常感激所有学生的问题和反馈帮助改进了本书的内容。这些课程的部分资金来自NIH资助项目R25GM114818。我们对美国国家卫生研究院的支持表示衷心的感谢。 特别感谢那些通过GitHub拉取请求编辑过这本书的人：vjcitn, yeredh, stefan, molx, kern3020, josemrecio, hcorrada, neerajt, massie, jmgore75, molecules, lzamparo, eronisko和obicke。 封面图片的来源是波多黎各埃尔尤昆国家森林中的La Mina瀑布，由Ron Kroetz拍摄。
     
  • Lipreading in the Wild Experiments: 在LRW数据集上利用深度学习的唇读研究
    优质
    本研究聚焦于在LRW数据集上运用深度学习技术进行唇语识别实验，旨在提升唇读模型在复杂环境中的准确性和鲁棒性。 在疯狂的实验中唇读该存储库包含了我在Keras中使用深度学习进行唇读的尝试。我训练并测试了这个模型，并且将LRW数据集中的视频转换为代码所需的格式，具体包括： - 与单词有关的帧； - 这些帧的嘴巴区域。 音频目录中的README文件提供了相关说明。“shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 文件需要放置在形状预测器和头姿势计算所需的位置。此存储库包含以下内容： - 形状预测器：用于处理LRW数据集视频，以及获取面部特征点； - 图像检索：将唇读视为图像检索系统相关的代码和文件； - 头部姿态：用于计算LRW数据集中所有帧的头部姿势（使用process-lrw提取），并且提供了详细说明。
     
  • Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...
    优质
    本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法，提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...
     
  • Data Reduction and Error Analysis in the Physical Sciences(清晰版)
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    本书《物理科学中的数据缩减与误差分析》提供了处理实验数据的基本方法和技巧，帮助读者掌握准确评估测量不确定性的策略。 这是一本经典的误差分析教材，对应于《物理科学中的数据处理和误差分析》的英文版。本书为清晰版本，电子书格式为PDF，DOI编号是10.1063/1.4823194。
     
  • Chemkin热力学数据库-The Chemkin thermodynamic data base.rar
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    本资源为Chemkin软件配套使用的热力学数据库文件（The Chemkin thermodynamic data base），适用于化学反应机制的研究与模拟。 chenkin软件所使用的热力学数据可以用来查询多种物质的热力学数据。