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重写后的标题:Realsense RGB图像数据集采集

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简介:
本项目专注于通过Intel Realsense相机收集高质量RGB图像数据集,旨在为计算机视觉和机器学习应用提供详实的数据支持。 使用深度相机采集彩色图像来创建数据集。

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客服
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  • Realsense RGB
    优质
    本项目专注于通过Intel Realsense相机收集高质量RGB图像数据集,旨在为计算机视觉和机器学习应用提供详实的数据支持。 使用深度相机采集彩色图像来创建数据集。
  • :水果.zip
    优质
    该资料为水果图片数据集.zip,内含多种常见及少见水果的高清图像,适用于计算机视觉、机器学习等领域中水果识别模型的训练与测试。 水果数据集360包含了丰富的水果图像和相关信息,适用于各种计算机视觉任务。该数据集旨在帮助研究人员及开发者更好地进行水果识别、分类等相关研究工作。
  • :路灯识别(目检测)
    优质
    本数据集专注于路灯识别的目标检测任务,包含大量城市街道场景下的图像及标注信息,旨在推动智能交通系统的相关研究。 该数据集包含适用于YOLO系列(如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10)、Faster R-CNN及SSD等模型训练的路灯识别信息,共有图片1910张。文件内包括图片、txt格式标签以及指定类别信息的yaml文件,并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集,可以直接用于上述算法的训练。
  • :塑料瓶识别(目检测)
    优质
    本数据集包含大量标记的塑料瓶图像,旨在支持目标检测研究和算法开发,促进更高效的回收与分类技术。 该数据集包含3331张图片及其对应的VOC格式标签,适用于YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练。文件中包括了图片、txt 标签以及指定类别信息的yaml 文件,并且有xml 格式的标签。此数据集可用于训练 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10 等算法,由于文件大小超过 1G,已上传至百度网盘并提供永久有效链接。
  • :红酒线性回归分析
    优质
    本研究通过运用线性回归模型对红酒数据进行深入分析,旨在探索各成分与品质之间的关系,为葡萄酒评估提供科学依据。 使用Python进行线性回归分析可以得出回归方程。
  • :考场行为识别(目检测)
    优质
    本数据集专注于考场环境下的行为识别,通过目标检测技术捕捉并分析考生的行为模式,为教育评估和安全监控提供支持。 该数据集适用于YOLO系列(包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等)、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练,包含两类:cheating和good。共有2192张图片,并且已经按照VOC格式进行了标注。文件中包括了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml配置文件和xml标签。数据集已划分成训练集、验证集和测试集,可以直接用于上述模型的训练过程。
  • :AS608光学指纹识别模块.rar
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    简介:该资源包包含了AS608光学指纹识别采集模块的相关资料,适用于需要进行生物特征识别和安全验证的应用场景。 AS608光学指纹识别模块是一款专为嵌入式系统设计的生物识别设备,特别适合在STM32或51系列单片机上使用。该模块利用光学技术捕捉并处理指纹图像,并通过数字信号处理算法提取指纹特征,实现高精度的指纹识别功能。 STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列,以其高性能、低功耗和广泛的外设接口而受到广泛欢迎。在AS608指纹识别模块的应用中,STM32作为主控器可以高效地处理来自传感器的数据,并控制模块的操作。 51单片机(又称8051)是传统的微控制器系列,因其结构简单、易用性和广泛的市场支持而被广泛应用。虽然其性能相比STM32较低,但AS608模块提供的驱动程序兼容于51系列平台,使得它同样适用于此类设备,并扩展了适用范围。 在所提供的压缩包中可能包含了以下关键资源: 1. **驱动程序**:用于与AS608模块通信的软件代码。这些代码包括初始化、数据传输、指纹注册和比对等功能,通常以C语言编写并适应于STM32和51单片机的编程环境。 2. **上位机软件**:运行在个人电脑上的应用程序,便于管理模块内的指纹数据。它可以进行指纹添加、删除、查找等操作,方便用户调试及管理硬件设备而无需直接接触硬件。 3. **文档资料**:包括技术规格书、接口定义和使用指南等内容,帮助开发者理解和集成AS608模块到他们的项目中。 4. **示例代码**:提供了一些简单的程序演示如何初始化模块、读取指纹、比对指纹等基本操作,有助于快速入门开发过程。 5. **库文件**:可能包含针对特定单片机平台的函数库,简化了开发者与模块之间的交互流程。 使用AS608光学指纹识别模块时,首先需要根据文档配置单片机硬件连接(例如设置GPIO口、SPI或I2C通信接口)。然后,在单片机上烧录驱动程序并通过串行通信接口与模块进行交互。在上位机软件中可以预先录入指纹,并且可以在单片机端完成后续的指纹验证操作。这种模块广泛应用于门禁系统、考勤设备和安全支付等领域,提供了一种高效的安全身份验证方式。 AS608光学指纹识别模块结合STM32或51单片机为嵌入式系统提供了强大的生物识别功能,并且配套上位机软件及详细文档大大降低了开发难度,使开发者能够快速集成并应用这一技术。
  • :Wider Person:拥挤场景下行人
    优质
    Wider Person是一款专为处理复杂、拥挤环境而设计的高质量行人数据集,旨在推动先进行人检测技术的发展。 数据集是开源的,使用的是Wider Person 拥挤场景行人数据集,自用。
  • :混凝土缺陷检测(目检测)
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    本数据集专注于混凝土结构中的各种缺陷检测,采用先进的计算机视觉技术进行目标识别与分析,旨在提升建筑质量监控效率。 YOLO与VOC格式的混凝土缺陷检测数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等模型训练。该数据集中包含六类缺陷:裸露钢筋(exposed reinforcement)、锈迹(rust stain)、裂缝(Crack)、剥落(Spalling)、白霜(Efflorescence)和分层(delamination),共有7353张图片。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,并已将数据划分为训练集、验证集和测试集,可以直接用于YOLO算法的训练。
  • :电梯内人车识别(目检测)
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    本数据集专注于电梯内部环境,旨在通过收集和标注各类人物与车辆图像,推动电梯内的人车识别及目标检测技术的发展。 YOLO与VOC格式的电梯内人车识别数据集适用于YOLO系列、Faster RCNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含97张图片以及相应的txt标签文件,类别包括person(行人)、motorcycle(摩托车)和bicycle(自行车)。此外还提供了一个指定类别信息的yaml文件,可用于配置YOLOv5至YOLOv10等不同版本算法的训练需求。