Advertisement

Google数据集的标记点。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
谷歌公司发布了全球规模最大的人造和自然地标识别数据集，名为Google-Landmarks。这个数据集包含了200万张图像，详细描绘了全球3万处独一无二的地标，其规模远超一般数据集的30倍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 谷歌地标数据集 - Google Landmark Dataset
    优质
    谷歌地标数据集是由谷歌公司创建的一个大规模图像识别数据库，包含超过200万个来自世界各地地标的图片，用于训练和测试机器学习模型的地标志别能力。 本数据集为大规模实例识别和检索提供了基准。
     
  • 环形编码标记物的YOLO数据集
    优质
    本研究构建了环形编码标记物的YOLO数据集，旨在提高生物图像中细胞定位与识别效率。该数据集为相关领域提供高质量训练资源。 环形编码标记物数据集以及YOLO数据集已经完成了train、valid和test三个文件夹内图片的标注工作，可以用于训练编码标记物的数据模型。
     
  • 环形编码标记物的YOLO数据集
    优质
    本研究创建了一个基于环形编码标记物的YOLO数据集，旨在提升物体检测算法在复杂环境中的识别精度与效率。 环形编码标记物数据集与YOLO数据集已经完成了train、valid和test三个文件夹内图片的标注工作，可以用于训练编码标记物的数据模型。
     
  • 基于MATLAB的VOC_xml/txt标记数据集制作
    优质
    本项目采用MATLAB开发，专注于自动创建和处理VOC格式（xml/txt）的数据集文件。旨在简化目标检测任务中的人工标注过程，提高效率与准确性。 本程序旨在实现图像文件格式之间的转换功能，包括MATLAB与XML之间、文本段落件与MATLAB表格之间的相互转换。其中，XML遵循VOC标准规范。该程序共提供四个接口（函数），具体转换关系如下：xml<------->Matlab tabletxt<------->Matlab table 在MATLAB中，可以通过trainingImageLabeler APP对生成的Matlab Table格式进行修改、查看等操作，方便用户自由地管理和使用这些数据表格。
     
  • 将点云数据叠加至Google Earth
    优质
    本项目旨在开发一种技术，能够将高精度三维点云数据无缝融合到Google Earth平台中，为用户提供更加丰富、逼真的地理信息体验。 将二维或三维点云数据叠加到Google Earth上需要点云的经纬度和高程坐标。
     
  • 在坐标轴上调整数据点以完整显示数据标记的方法
    优质
    本文章介绍了如何通过移动和缩放坐标轴来确保所有数据点及其标签清晰可见的技术与方法。适合需要优化图表展示效果的研究人员和技术人员阅读。 在使用Origin绘图时，有时数据标签会正好位于坐标轴上，导致图形只显示一半的数据标签。遇到这种情况应该怎么办呢？可以尝试调整图表的布局或改变数据标签的位置来解决这个问题。
     
  • 计算点云数据集中各点坐标的平均值与标准差
    优质
    本研究旨在开发算法以高效地计算大规模点云数据集内各点坐标的数据特征，包括平均值和标准差，从而为数据分析提供基础。 求取点云文件中所有点的坐标平均值和标准差。
     
  • Google Earth高程数据采集工具
    优质
    Google Earth高程数据采集工具是一款专为从Google Earth平台获取和提取地形高度信息设计的应用程序，便于地理学家、城市规划师及研究人员进行精确分析。 按照设定的间距批量采集Google Earth地图窗口范围内的高程点数据，并生成指定格式的高程数据文件，以便制作地形等高线图或建立地面数字高程模型。例如，用户可以使用该软件将自动采集到的高程数据转换为南方CASS格式的数据文件，在CASS中进行DTM三角网构建和地形等高线生成。 功能特点包括： - 直接获得高斯投影平面坐标，无需额外进行投影变换。 - 提供自动采点功能，并允许用户通过输入实地距离来调整采点密度。 - 为便于后期地形图校正配准，软件还提供了手工屏幕采点和直接录入数据的功能选项。 - 灵活的数据格式定义功能支持用户自定义任意格式的数据结构。
     
  • CF手游标注数据集含5902条记录
    优质
    这是一个包含5902条记录的手游《穿越火线》（CF）的数据集合，用于游戏内的机器学习和人工智能研究。 共有5902个站点，按照8:1:1的比例划分训练集、测试集和验证集。
     
  • 已标记的垃圾分类数据集，适用于目标检测
    优质
    本数据集包含大量已分类的生活垃圾图像，旨在为机器学习模型提供训练资源，特别适合用于开发和测试垃圾分类的目标检测算法。 垃圾分类数据集包含1万多个样本，适用于Yolov5目标检测模型，并以VOC格式和txt格式提供。