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NUS-WIDE网络图像标签数据集

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简介:
NUS-WIDE是新加坡国立大学开发的一个大型多标签图像数据库,包含超过27万张图片和81个不同的主题标签类别,广泛应用于计算机视觉与多媒体信息检索的研究领域。 NUS-WIDE 是一个带有网络标签的图像数据集,包含来自网站的 269,648 张图片以及5018种不同的标签。

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  • NUS-WIDE
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    NUS-WIDE是一个包含超过27万张图片和超过1万种不同标签的大规模图像数据集,广泛应用于多媒体信息检索研究领域。 NUS-WIDE 是一个带有网络标签的图像数据集,包含来自网站的 269,648 张图片和5018种不同的标签。
  • NUS-WIDE
    优质
    NUS-WIDE是新加坡国立大学开发的一个大型多标签图像数据库,包含超过27万张图片和81个不同的主题标签类别,广泛应用于计算机视觉与多媒体信息检索的研究领域。 NUS-WIDE 是一个带有网络标签的图像数据集,包含来自网站的 269,648 张图片以及5018种不同的标签。
  • NUS-WIDE分类的整理
    优质
    本项目致力于对NUS-WIDE多标签图像数据集进行系统化的整理与优化,旨在提升其在计算机视觉领域的应用价值和研究效率。 使用Keras进行多标签分类的图片数据集来自NUS-WIDE数据集。
  • coco128.zip
    优质
    Coco128图象与标签数据集包含精选自COCO数据集的128幅高质量图片及对应标注信息,适用于物体检测和识别研究。 coco128数据集包括图片及相应的标签。
  • 绝缘子(含XML
    优质
    本绝缘子图像数据集包含大量标注图片及其对应的XML格式标签文件,适用于机器学习与计算机视觉研究。 我提供35张无人机航拍的真实野外塑料绝缘子图片,并附有本人所打的XML格式标签。
  • 带有属性的动物
    优质
    这是一个包含各种动物图片的数据集,每张图片都附有详细的属性描述和分类标签,便于进行图像识别与机器学习研究。 《Label-Embedding for Attribute-Based Classification》论文中的数据使用了Animals With Attributes标签图像进行研究。这段文字描述了该论文利用特定动物属性的标注图像来进行基于属性的分类任务。
  • 智能处理与划分
    优质
    本项目聚焦于开发高效的智能数据集处理技术及图像标签自动化划分系统,旨在提升大数据环境下的图像识别和分析效率。通过机器学习算法优化图像分类过程,减少人工标注成本,提高准确率和处理速度。 智能识别数据集处理包括将图片及其对应标签进行划分。
  • 安全帽检测1
    优质
    本数据集包含大量安全帽检测相关的图像及其对应标签,旨在促进工业场景中人员安全防护设备的有效识别与监测研究。 本数据集包含约5000张图片。安全帽是作业场所头部防护的重要用品,在施工过程中能有效保护佩戴者的头部免受坠落物或飞溅物体等意外伤害。然而,由于不正确使用或者未按规定佩戴安全帽等原因导致的安全事故频发,这些事故发生后不仅给家庭带来巨大痛苦,也对企业的利益造成严重损失。因此,如何促使员工规范地佩戴安全帽,并保障企业和个人的共同利益成为了长期追求的目标。鉴于此,研究用于监测是否正确佩戴安全帽的相关算法具有重要的实用价值和广泛的应用前景。
  • CAD主题
    优质
    《CAD数据集标签主题图》是一份详细标注各类计算机辅助设计(CAD)模型的数据集合视觉指南,旨在帮助用户快速理解和应用复杂的CAD分类系统。 资源已被浏览查阅68次。根据CAD模型数据集制作标签专题图,标签显示在模型的顶端。更多关于cad图纸的数据集和学习资料可以在文库频道找到。
  • LFW(带的野外人脸)人.zip
    优质
    本数据包包含LFW(带标签的野外人脸)人像图像集,内含多个人物的面部照片及其标注信息,适用于人脸识别与验证算法研究。 该数据集用于研究无约束面部识别问题,并包含从网络收集的13000多张图像。每一张脸都标注了所属的人名,其中1680人在数据集中有两张或更多的照片。