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烟叶数据集的深度学习应用(目标检测与图像分割)

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简介:
本研究探讨了深度学习技术在烟叶图像处理中的应用,重点在于目标检测和图像分割,旨在提高烟草作物的质量评估和病害识别效率。 深度学习烟叶检测/分割数据集包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据,可用于人工智能(深度学习)的学习和研究。

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    本研究探讨了深度学习技术在烟叶图像处理中的应用,重点在于目标检测和图像分割,旨在提高烟草作物的质量评估和病害识别效率。 深度学习烟叶检测/分割数据集包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据,可用于人工智能(深度学习)的学习和研究。
  • 识别
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    本数据集致力于通过深度学习技术实现对各种香烟品牌的精准识别与分类,尤其适用于目标检测领域的研究和实践。 该数据集包含4880张图片,其中包括VOC和YOLO格式的标注文件。此数据集适用于基于深度学习技术进行抽烟行为检测的研究与应用。
  • :密人头001
    优质
    本研究探讨了深度学习技术中,专门针对密集场景下的人头检测问题,通过构建新颖的数据集来优化目标检测算法的有效性和准确性。 深度学习-目标检测-密集人头检测数据集中的Brainwash 数据集是一个专门用于密集人群头部检测的数据集合。该数据集通过在各种有人群出现的区域拍摄照片,并对这些图像中的人头进行标注而生成。 此数据集包含三个部分:训练集、验证集和测试集。 - 训练集中有10769张图片,标记了81975个人头; - 验证集中包括500张图片,标记3318个人头; - 测试集合同样拥有500张图像,并且标注了其中的5007个头部。 由于文件大小限制的原因,该数据集需要分成两个独立的部分下载和解压。具体来说,“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”为第一个部分;而第二个部分则命名为“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集002”。请确保这两个文件在同一个目录下进行解压缩操作以完成完整的安装过程。 此资源非常适合用于训练和评估密集人群头部的目标识别模型。
  • 已完成火焰雾识别
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    本数据集包含了大量已标记的图像和视频片段,专门用于训练和测试深度学习模型在火灾早期阶段识别火焰与烟雾的能力。 火焰识别与烟雾识别数据集的标注工作已经完成。
  • YOLO-识别(含5000张片).zip
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    本数据集包含5000张图像,专为YOLO算法训练和评估设计,用于检测图像中的抽烟行为,助力深度学习研究与应用。 深度学习-YOLO目标检测yolov5抽烟识别检测数据集包含5000张图片,这些图片使用lableimg软件进行了标注,标签格式有两种:xml和txt。
  • :包含训练二值遥感公路
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    本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用,特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务,旨在提升道路识别精度。 项目包含:二值分割遥感公路图像分割数据集(已划分训练集和测试集)。 该数据集基于卫星影像中的道路进行标注,前景目标丰富且标注效果良好,适用于分割网络的实战应用。 数据集总大小为237MB。它分为两个部分: - 训练集:包含1340张图片及其对应的1340个mask图像; - 测试集:包括334张图片和相应的334个mask图像。 此外,项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本,能够随机选取一张图片,并将其原始图、GT(Ground Truth)图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。
  • rolabelImg注工具
    优质
    rolabelImg是一款专为深度学习目标检测设计的数据集标注工具。它支持高效、精准地进行图像标注,助力研究者和开发者加速模型训练与优化过程。 roLabelImg是基于labelImg改进的工具,用于为VOC格式的数据进行标注,在保留了labelImg原有功能的基础上增加了旋转框的功能。
  • ——密人头002
    优质
    本研究专注于利用深度学习技术进行目标检测,尤其针对复杂背景下的密集人头检测问题。通过构建特定的数据集,优化模型以提高在拥挤场景中的人脸识别精度和效率。 brainwash数据集是一个专门用于密集人头检测的数据集。该数据集通过在人群出现的各种场景下拍摄图像,并对这些人群中的人头进行标注而生成。它包含三个部分:训练集包括10769张图片,共81975个人头;验证集有500张图片,3318个人头;测试集则由500张图片组成,共计5007个人头。这个数据集非常适合用于密集人头目标检测的训练任务。 由于文件大小限制的原因,该数据集被分成了两个部分进行下载。“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”是需要积分的部分,在成功下载并解压此文件后,请继续下载与之同属一个资源中的另一个文件,并在同一目录下解压即可。
  • 坑洼积水
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    本数据集专为深度学习设计,聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域,旨在提升道路安全监控系统的精确度。 这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集,里面的数据都是我自己仔细标注的,包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。
  • 之人头001
    优质
    本数据集为目标检测深度学习之人头数据集001,包含大量标注的人脸边界框图像,旨在提升人头识别与定位算法精度。 深度学习-目标检测-人头数据集包含7581张各种场景的人头图像,每张图像都有对应标记文件来标明人头位置。该数据集用于训练深度学习中的人头目标检测模型。 由于系统对文件大小的限制,需要将此数据集分为两个文件进行下载。“深度学习-目标检测-人头数据集001” 文件在下载后需继续下载另一个名为“深度学习-目标检测-人头数据集002”的文件。请在同一目录下解压这两个文件以完成整个数据集的安装和使用。