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YOLO车辆训练集包含7000张图片，未出现漏标注或重复，识别准确率高达99.8%，可直接下载使用。

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简介：
利用 YOLO 车辆训练数据集，包含 7000 张高质量图像，并且经过了严格的无漏标注处理，确保数据的完整性和准确性。该数据集的识别率高达 99.8%，所有图像均无任何重复，可以直接进行下载后立即使用。在配备 NVIDIA GeForce RTX 1660 显卡的电脑上运行，大约需要一小时的时间即可完成整个训练过程。

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  • YOLO车辆训练集，含7000张图片，无遗漏标注，识别率达99.8%，无重复，可直接下载使用
    优质
    本数据集提供7000张高质量YOLO格式车辆图像，每张图片均精准标注且无一遗漏，重复率零，准确度高达99.8%，便于模型训练与测试。 YOLO车辆训练集包含7000张图片，无漏标、重复或错误标记情况，识别率达到99.8%。可以直接下载并使用，在配备1660显卡的设备上运行大约需要1小时即可完成训练。
     
  • 用于识别吸烟行为的数据集——包含3000张标注图片及2000张未标注图片
    优质
    本数据集旨在识别吸烟行为，内含3000张已标注图片和2000张未标注图片，为相关研究提供了丰富的视觉资料。 用于吸烟检测的数据集包含3000张已标注图片和2000张未标注图片。
     
  • 2021年电赛F题，基于K210的数字识别代码，使用约4000张标注图片训练，准确率达98.7%以上
    优质
    本项目为2021年电子设计竞赛F题参赛作品，采用K210硬件平台和深度学习技术实现高精度手写数字识别系统，经过约4000幅图像的训练，测试集准确率超过98.7%。 2021年电赛F题采用K210进行数字识别，使用神经网络模型并通过CUDA训练，准确率可达98.7%以上。如果有技术问题可以免费咨询。
     
  • YOLO目标检测与车辆检测数据集已完成标注可直接应用（含1254张图片及对应标注文件）.rar
    优质
    本资源包含1254张图像及其对应的YOLO格式标注文件，适用于目标检测和车辆检测任务。可以直接应用于模型训练或测试，加速研究与开发进程。 1. 资源描述：提供YOLO目标检测与车辆检测数据集（包含1254张图像及其对应的已标注文件）。 2. 资料内容：该数据集中包含了各种类型的车辆，具体分为五个类别——救护车、公交车、轿车、摩托车和卡车。这些资料可以直接用于涉及车辆的神经网络训练项目中。 3. 适用对象：此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中的使用。 4. 更多数据集合与仿真源码可自行寻找所需内容下载。 5. 资源提供者简介：一位来自知名企业的资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C++和Java编程经验，并专注于YOLO算法仿真的研究。此外，在计算机视觉领域（如目标检测模型）、智能优化算法、神经网络预测技术以及信号处理等方面也有深厚造诣。同时在元胞自动机的应用开发、图像处理技巧及智能控制策略等领域颇有建树，对于路径规划和无人机等领域的算法仿真也有所涉猎。欢迎对相关话题感兴趣的同行进行学术交流与共同探讨。
     
  • 扑克牌识别数据集，涵盖A至K所有字母，包含1850张原图，准确率达98.7%，采用Yolo v11标注格式
    优质
    本扑克牌识别数据集包括26个字母从A到K的所有类型，含1850张原始图像，准确率高达98.7%，使用Yolo v11进行标注。 扑克牌识别数据集包含1850张图片，这些图片可用于训练机器学习模型以识别从A到K的所有扑克牌牌面。数据集中每一张图片都经过标注，并遵循YOLO v11格式，确保与最新版本的YOLO目标检测系统兼容性。由于其快速准确地识别图像中目标的能力，YOLO被广泛应用于多种视觉任务。 此数据集的正确识别率高达98.7%，表明它的质量非常高，非常适合用于开发和训练机器学习模型，尤其是深度学习算法的目标检测和图像识别领域。高识别率意味着在处理不同种类扑克牌时具有很高的精确度，这对于需要高度准确性的应用场景尤为重要。 该数据集中图片数量多且标注规范（遵循YOLO v11格式），这有助于提高模型的学习效率以及对各种光照条件下的适应能力。每张图片中的扑克牌都被详细地标记了位置和类别信息，便于机器学习算法捕捉并理解不同特征。 文件组织上，数据集按照标准的YOLO格式分为训练集、验证集和测试集三个部分。这三个部分有助于在模型优化过程中进行性能评估：训练集中用于参数调整；验证集中用来检验泛化能力；而测试集则最终评定模型表现情况。 实际应用中，扑克牌识别技术可用于游戏机器人、自动化的卡牌设备或安全监控等场景。例如，在游戏中利用这项技术可以更准确地判断游戏状态，并帮助作出策略决策；在身份认证系统方面，则可以通过独特的图案和数字来进行有效的验证工作。 总之，该数据集不仅数量庞大且质量高，标注规范，非常适合研究者与开发者用于扑克牌识别相关的机器学习及计算机视觉项目。通过使用此数据集训练出的模型，在需要快速准确地识别扑克牌的各种场合中将发挥重要作用。
     
  • 已训练的车牌识别SVM样本集，直接可用
    优质
    本资源提供一套经过训练的车牌识别支持向量机(SVM)模型及对应样本数据集，无需额外配置即可直接应用于相关项目或研究中。 车牌识别SVM使用已经训练好的样本集可以直接用于车牌识别。该样本集包含两个文件：svm.dat 和 svmchinese.dat。前者用于识别字母和数字；后者则专门用来识别汉字。
     
  • AI目标检测与戴口罩识别数据集，含YOLO标注，适用于直接训练模型
    优质
    本数据集包含丰富的AI目标检测及戴口罩识别样本，并采用YOLO格式标注，旨在为研究人员提供便捷的模型训练资源。 AI目标检测与戴口罩识别数据集使用Yolo格式进行标注，并可以直接用于训练相关模型。
     
  • 路标检测与识别(1).rar_HOG+SVM_HOG+SVM训练_提高SVM准确率_hog svm_svm准确率
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    本研究探讨了利用HOG特征结合SVM算法进行路标检测与识别的方法，重点分析了如何优化SVM模型以提升识别准确率。 采用HOG+SVM方法对路标进行识别，在训练后测试的准确率达到了约百分之九十四。
     
  • 车牌识别数据集（约9000张训练图片).rar
    优质
    本数据集包含约9000张用于车牌识别技术研究与开发的高质量图像文件，旨在促进机器学习模型在车辆管理、交通监控等领域的应用。 数据集分为三部分：cnn_char_train文件夹包含字符图片（如0-9、A-Z、豫、津、湘等），每个文件夹中的图片数量大约为300张左右；还有一个cnn_plate_train文件夹，主要包含有车牌和无车牌的两类图像。该数据集非常适合用于轻量级CNN网络训练，在使用VGG模型时可以达到85%的结果，这是一个相当不错的表现。
     
  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
    优质
    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。