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4500张人脸数据集.zip

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简介：
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。

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  • 4500张人脸数据集.zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • ORL人脸数据集（含400张图片）
    优质
    简介：ORL人脸数据集包含400张图像，由40个人的不同表情、姿势和光照条件下采集所得，常用于人脸识别算法的研究与测试。 文件包含40个人在不同光线和角度下的人脸图片，每个人有10张图片，总共400张图片。这些图片的格式均为.pgm，并可用于人脸识别。
     
  • 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。
     
  • ORL人脸数据集.zip
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    ORL人脸数据集包含40个不同人的面部图像，每人有10张不同的照片，广泛用于人脸识别研究与算法测试。 ORL人脸数据集包含40个不同人的400张图像。该数据集由英国剑桥的Olivetti研究实验室在1992年4月至1994年4月期间创建。
     
  • Yale_64X64人脸数据集.zip
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    该文件包含由耶鲁大学提供的Yale_64X64人脸数据集，内含多个人在不同光照和表情下的64x64像素灰度图像，适用于人脸识别研究。 耶鲁大学人脸数据集的构成包括两个主要部分：fea文件包含165个样本的人脸数据（每个样本为4096维），gnd文件则包含了相应的标签（共165x1）。图像尺寸是64x64像素，总共有15个人的脸部信息，每个人对应有11条记录。
     
  • OpenCV人脸数据集.zip
    优质
    OpenCV人脸数据集.zip包含大量用于人脸识别与分析的图像和视频资源，适用于开发面部识别算法及训练机器学习模型。 OpenCV人脸数据集包含了大量用于训练人脸识别算法的面部图像。这些数据集有助于开发人员改进计算机视觉应用中的识别精度。通过使用这样的资源，研究人员可以测试不同的人脸检测模型，并优化其性能以适应各种应用场景。
     
  • ORL人脸数据集（包含40人，每人10张图片）
    优质
    该数据集包括40个人的面部图像，每个人有10幅不同视角或表情的照片，常用于人脸识别算法的研究与测试。 完整的ORL人脸库是一个标准数据库，包含40个人的图像资料，每人有10幅不同姿势或旋转角度的照片。