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行人和车辆检测数据集含4500张图片，其中验证集为500张

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简介：
本数据集包含4500张图像，用于训练、评估行人与车辆检测模型，其中包括独立的500张图片作为验证数据。 我使用Yolov5对行人车辆检测数据集进行了测试，该数据集中有4500张训练图片和500张验证图片。在验证阶段，模型的mAP达到了98%，效果非常显著。

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  • 行人和车辆检测数据集含4500张图片，其中验证集为500张
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    本数据集包含4500张图像，用于训练、评估行人与车辆检测模型，其中包括独立的500张图片作为验证数据。 我使用Yolov5对行人车辆检测数据集进行了测试，该数据集中有4500张训练图片和500张验证图片。在验证阶段，模型的mAP达到了98%，效果非常显著。
     
  • 4500张人脸数据集.zip
    优质
    该资料包包含一个大型的人脸识别研究数据集，内有4500张不同个体的人脸图像，适用于训练和测试面部识别算法。 数据集包含4500个样本，包括图片和标签，并已分割为训练集和测试集，适用于目标检测任务。使用YOLOv5模型进行训练可以达到98.3%的效果。
     
  • 矿石图像数据集（含4500张图片）.rar
    优质
    本数据集包含4500张高质量的矿石图像，旨在为矿物识别、分类及地质研究提供丰富的视觉资料。适用于机器学习和人工智能训练。 资源描述：矿石数据集（包含4500张矿石图片）.rar 资源内容：该数据集中包括七种类型的矿石图像——玄武岩、花岗岩、大理石、石英岩、煤、石灰石以及砂岩，其中训练集含有大量样本供学习使用，测试集则有24张相应类型的照片用于验证模型效果。 适用对象：此资源适用于计算机科学与技术、电子信息工程及数学等相关专业的大学生，在进行课程设计或毕业设计时可作为重要参考材料。 作者介绍：该数据集由一位在业界具有丰富经验的资深算法工程师提供，其专注于Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究与开发长达十年之久。此专家擅长于计算机视觉技术的应用探索，并具备深厚的智能优化算法、神经网络预测模型构建能力，在信号处理领域也有卓越贡献；此外还对元胞自动机理论及其在图像处理中的应用颇有研究心得，同时亦致力于无人机路径规划及智能控制系统的设计与实现工作。
     
  • 矿物图像数据集（含约4500张图片）
    优质
    本数据集包含约4500张高质量矿物图像，旨在为科研人员和爱好者提供丰富的视觉资料，支持矿物学研究、教育及计算机视觉技术的发展。 矿石数据集包含约4500张图片，这些图像是从网络上爬取的。训练集中有七种类型的矿石图片：“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”。测试集则包括24张相应的这七种矿石图像。
     
  • 包含训练集与验证集的跌倒检测数据集（500张图片，适用于YOLO模型）
    优质
    本数据集专为跌倒检测设计，含500张图像，并区分训练和验证两部分，完美匹配YOLO算法需求，助力高效准确的目标识别研究。 数据已由DK数据工作室整理完毕，并划分了训练集和验证集，包含接近500张照片，每张照片带有txt格式的标注文件，可以直接用于YOLO目标检测项目。
     
  • 表计图片数据集一（含500张图片）
    优质
    本数据集包含500张表计相关图片，旨在为图像识别与分析提供训练资源，适用于智能抄表、数字检测等领域。 共有各类表计图片数据集500张。
     
  • 矿石数据集含4500张图片及数据说明.rar
    优质
    这是一个包含4500张图片及其详细信息的数据包，适用于矿物识别和分类的研究与学习。 该数据集包含高质量的真实场景矿石图片，格式为jpg。训练集中包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”七种类型的矿石图像，测试集则有24张相应的七种类型矿石的图片。
     
  • 口罩检测数据集（含8967张图片）
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    本数据集包含8967张图片，旨在为机器学习模型提供训练和测试资源，以实现对各种类型口罩佩戴情况的有效识别与分类。 数据集包括了2979张佩戴口罩的人脸图片、2994张未佩戴口罩的人脸图片以及2994张未正确佩戴口罩的图片（即那些戴口罩却露出鼻子的照片）。这部分未正确佩戴口罩的数据被纳入到未佩戴口罩的数据集中，具有很高的实际意义。所有图像均由人脸识别模块切割出，并且只包含人脸部分的小图，这对训练准确性有很大提升。此外，数据集还通过旋转操作进行了增强处理。有关项目代码和数据集的预览可以参考相关博客文章。
     
  • YOLO火焰与烟雾数据集 训练集15000张图片，验证集1400张，测试集700张
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    YOLO火焰与烟雾数据集包含17,100张图像，其中训练集有15,000张、验证集有1,400张和测试集有700张。该数据集旨在提升烟火检测模型的性能。 数据集已经按照训练集、验证集和测试集划分好，并包含类别yaml标签，拿到数据集后无需任何处理即可直接用于训练。其中训练集有15000张图片，验证集合有1400张图片，测试集合有700张图片。所有图片的分辨率统一为640*640。
     
  • VOC行人数据集（含1000张图片）.zip
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    本资源提供了一个包含1000张图像的VOC行人数据集，适用于物体检测和识别研究。每张图均标注了行人的位置信息。 我们有一个包含1000张图片的行人标注数据集。