构建的包含多种图像的真实标注图像集合。-ITADN社区

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本MSRA图像数据集包含了1000张具备精准注释的真实世界图片，为计算机视觉领域的研究提供了宝贵的资源。 MSRA数据库用于评估图像显著性检测算法的性能。该数据库包含真实标记的数据集，可以用来进行对比分析和定量效果测量。

包含120种犬类的图像数据集

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本数据集收录了涵盖120多种不同品种犬类的高质量图片，为宠物识别和品种分类研究提供了丰富的素材。犬数据集（Stanford Dogs）包含来自世界各地的120种犬类的图像。该数据集采用ImageNet中的图像和注释方法构建，通常用于细粒度图像分类任务。具体信息如下：类别数量：120 图像数量：20,580 注释内容：包括类标签、边界框

11种常见动物的图像分类数据集【已标注，包含约7000张图片】

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这是一个包含了大约7000张图片的数据集，涵盖了11种常见的动物种类，并且每一张图片都已经进行了详细的标注。非常适合用于图像分类的研究和学习。 11种常见动物图像分类数据集【已标注，约7000张数据】该数据经过预处理，可以直接作为分类网络的输入使用。包含的类别有【11】：狗、牛、羊、老虎、猪等（具体查看json文件）。划分了训练集和测试集，并分别存放各自同一类别的图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。有关图像分类与分割网络改进的内容可以在相关博客中查阅；计算机视觉的完整项目也可以在其他文章中找到。

关于图像融合的多种评估指标（含MATLAB代码）

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本文章介绍了几种常用的图像融合评价方法，并附有详细的MATLAB实现代码，旨在帮助读者理解和应用这些技术。图像融合的各种评价指标及其相应的MATLAB代码可以从不同来源收集，并通过运行new.m文件来执行。

MATLAB HDR图像生成仿真程序，包含多张LDR图像合成示例

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本软件为MATLAB环境下的HDR图像生成仿真工具，内含多种低动态范围(LDR)图像融合成高动态范围(HDR)图像的算法及实例演示。 HDR_image-master 是一个 MATLAB 仿真程序，包含多张 LDR 图像合成 HDR 的实例。该程序可以帮助用户理解如何使用 MATLAB 进行 HDR 图像的生成与处理。

MATLAB开发——标准图像的多焦点图像融合

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本项目专注于利用MATLAB进行多焦点图像融合技术的研究与实现，旨在优化并生成清晰度高、细节丰富的标准图像。通过算法提升视觉效果，满足专业领域对高质量图像的需求。在MATLAB开发过程中，多焦点图像融合技术被用来聚焦物体以从图像中提取重要信息。这项技术的标准图像是其应用的重要组成部分。

Open Images Dataset: 包含约900万张图像的数据集，每张图像均带有图像级别标签及涵盖数千种类别的边界框标注...

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Open Images Dataset是一个庞大的视觉数据集合，包含近900万张图片，每一张都附有详细的图像级标签和数千种类别的精确边界框标注。 “开放图像”数据集包含约900万个URL的图片，并且这些图片被标注了超过6000个类别。此页面提供了Open Images Dataset的数据下载指引。 CVDF托管在打开图像数据集V4/V5中的图像是具有边界框注释的一部分，它们包含了完整的图像子集并对其进行了实例分割和视觉关系的标注。所有这些图片被划分为训练（1,743,042张）、验证（41,620张）以及测试（125,436张）三个集合。其中，训练集合用于了2018年及2019年的开放图像挑战赛。这些图片的最长边被重新调整为最多拥有1024个像素，并且保持原始长宽比不变。整个数据集大小达到了约561GB。用户可以直接从CVDF AWS S3云存储桶下载至本地目录中：s3://open-images-dataset

包含2700多个人脸的训练图像集

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本资料库提供一个庞大的面部识别训练数据集合，包含超过2700张独特的人脸图像，旨在促进人脸识别算法的研究与优化。在IT行业中，人脸识别技术是一种基于人的面部特征进行身份识别的生物识别方法。它具备非侵入性、直观且便捷的特点，在安全监控、移动设备解锁及支付验证等多个领域得到广泛应用。“2700多张人脸训练头像”这一压缩包提供了一套专门用于人脸识别模型训练的数据集。理解“人脸训练库”的概念，即一组精心收集和整理的图像集合，通常包含大量不同个体面部照片。这些数据旨在帮助机器学习算法了解并掌握人类脸部特征。在这个案例中，超过2700张的人脸头像意味着该数据集足够庞大且多样化，能够涵盖各种不同的面部表情、角度、光照条件及年龄层等特性，这对于训练一个稳定可靠的人脸识别模型至关重要。描述指出这些图像“清晰且不重复”，意指每一张图片都代表了一个独立的个体，并具备高质量以捕捉到细致的面部特征。在训练过程中，这样的高质数据有助于减少噪声干扰并提高识别准确性。“不重复”的特性确保了每个面孔的独特性，在避免混淆的同时增强了模型对不同人脸差异化的辨识能力。 “人脸头像”指的是该数据集中的图像主要聚焦于脸部区域，并适合用于需要精准捕捉面部特征的应用场景。与全身或半身照相比，这些特写照片能更专注于人脸识别任务的特定需求，从而提升识别效果。至于压缩包内文件名称列表中仅显示2000张图片的情况，这可能是数据分批处理的结果或是部分文件名省略所致。通常情况下，每个图像文件名会包含一些元信息（如个人ID、拍摄日期或序列号），以便于在训练过程中追踪和管理这些数据。 “2700多张人脸训练头像”这一数据集为开发者及研究人员提供了宝贵的资源来优化人脸识别算法，并应用于智能安防系统、社交应用以及顾客识别等多个领域。然而，使用涉及个人信息的数据时必须遵守相关法律法规，确保合法性和安全性。

我自己整理的各种图像的真实标签图库

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该图库由本人精心整理，包含各种图像及其真实标签，旨在为研究人员和爱好者提供高质量的数据资源。自己收集的包含各种图像的真值图像库。这段话可以简化为：我有一个包含了多种类型图像的真实图像资料库。

包含10000张的手写数字图像集合

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这是一个庞大的手写数字图像数据库，包含了10000张图片，每一张都由人类书写的不同风格的数字组成，为模式识别和机器学习研究提供了宝贵资源。全是图片，玩深度学习和机器学习的人可以点击查看并支持一下。

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