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基于YOLOv5的计算机视觉舌象分类数据集

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简介：
本研究构建了一个基于YOLOv5算法的计算机视觉舌象分类数据集，旨在提升中医舌诊图像分析的自动化与精准度。 压缩包内包含三个子文件夹：Annotations、ImageSets 和 JPEGImages 文件夹。其中JPEGImages文件夹包含了我们需要的图片数据集。由于这些文件尚未进行训练集与测试集分类，因此拿到这个压缩包后需要对其进行初步处理，以便后续每次训练时使用。 特别需要注意的是，在Annotations文件夹中的xml文档需要转换为txt文本格式以符合我们的需求。感谢您的下载和支持。

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  • 基于YOLOv5的计算机视觉舌象分类数据集
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    本研究构建了一个基于YOLOv5算法的计算机视觉舌象分类数据集，旨在提升中医舌诊图像分析的自动化与精准度。 压缩包内包含三个子文件夹：Annotations、ImageSets 和 JPEGImages 文件夹。其中JPEGImages文件夹包含了我们需要的图片数据集。由于这些文件尚未进行训练集与测试集分类，因此拿到这个压缩包后需要对其进行初步处理，以便后续每次训练时使用。 特别需要注意的是，在Annotations文件夹中的xml文档需要转换为txt文本格式以符合我们的需求。感谢您的下载和支持。
     
  • 舌象数据集-zip
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    《舌象数据集》是一套包含大量舌头图像的数据集合，旨在为中医诊断、机器学习研究提供标准化和多样化的视觉资料，促进舌诊自动化的科学研究与应用开发。 此数据集包括以下五种舌象特征类别：①Mirror-Approximated；②Thin-White；③White-Greasy；④Yellow-Greasy；⑤Grey-Black，均经过专业中医进行标记。文件以VOC格式标注，共有1472张高清的舌象采集图片，其中941张为训练集、236张为验证集和295张为测试集。 该数据集是中医领域内图像识别研究的重要资源之一，涉及了中医诊断学中关于舌诊的一部分。通过观察舌头的颜色、形态及舌苔等特征来辅助疾病诊断的舌诊方法，在这个数据集中得到了专业划分与标注，涵盖了五种不同的类别特征：Mirror-Approximated表示舌面光滑且无皱纹，通常提示消化系统问题；Thin-White可能显示气血不足或身体机能下降；White-Greasy则代表体内湿气过重或者消化功能减弱。Yellow-Greasy可能意味着体内存在湿热或炎症，而Grey-Black往往指示严重的寒湿状态或是内脏严重失调。 每张舌象图片都以VOC格式进行标记，包括图像中对象的位置、大小和类别等信息，这在机器学习及计算机视觉领域被广泛应用于物体检测与分割任务。数据集的划分有助于模型训练过程中的参数调整以及评估性能，并确保其对于未见过的数据具有良好的泛化能力。 研究人员可以利用此资源结合卷积神经网络（CNN）等算法进行自动识别和分类不同舌象特征，从而提高中医诊断效率及准确性，为现代医学提供新的辅助手段。此类数据集的开发也促进了传统中医与计算机科学之间的跨学科合作，并推动了医疗信息化的发展。在实际应用中，该技术有助于医生快速辨识疾病、监测健康状况并预防潜在风险，具有重要的实用价值和研究意义。 随着人工智能及大数据技术的进步，在未来医学领域内，传统的诊断方法如舌诊将得到更多关注与应用，并可能结合现代医学知识为人类健康提供新力量。
     
  • 计算机视觉的数据集资源-附件分享
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    本资源集合了各类计算机视觉任务所需的数据集，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等多个领域，旨在为研究者提供便捷的一站式数据获取服务。 计算机视觉——常用数据集-附件资源 这段文字主要介绍了一些在计算机视觉领域常用的数据库资源。如果需要更详细的信息或者具体的例子，请查阅相关文献或资料。
     
  • 图像分类：计算机视觉.pptx
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    本PPT探讨了图像分类在计算机视觉领域的应用与技术发展，涵盖了深度学习模型、特征提取方法及各类应用场景。 计算机视觉图像分类《人工智能应用基础》 **CONTENTS** 01 卷积神经网络 输入图片表示为X，其形状为(8, 8, 3)；使用4个滤波器，每个滤波器的尺寸为(3, 3, 3)，这表明有4个不同的滤波器。经过卷积操作后输出结果Z1，其形状变为(6, 6, 4); 通过激活函数relu进行非线性变换后，Z1变成A1，其形状同样保持为(6, 6, 4)。 02 VGG网络 VGG主要研究了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。该模型通过重复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构建深层结构，成功地创建了16-19层的深卷积神经网络。 03 ResNet 网络 ResNet旨在解决退化问题。 对于一个由多个层次组成的堆积层结构，当输入为x时其学习到的特征表示为H(x)。现在我们希望该结构能够学习残差F(x)= H(x)- x，这样原始的学习特征即为 F(x)+ x 。 当残差值等于0的时候，此时的堆叠操作仅执行恒等映射，并且网络性能不会因此下降。
     
  • 跌倒检测的计算机视觉数据集
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    本数据集专注于跌倒检测领域的研究，利用计算机视觉技术收集和标注了大量日常生活场景中的动作序列，为提升跌倒事件自动识别算法提供了宝贵的训练与测试资源。 跌倒检测数据集包含1440张已标注的图片，可以直接用于训练。
     
  • 表情识别的计算机视觉数据集
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    本项目构建了一个用于训练和评估表情识别算法的高质量计算机视觉数据集，旨在促进情感计算领域的研究进展。 表情识别数据集包含7种不同的表情类型，每个类别都用一个数字标签表示（0-6），具体对应关系如下： 0 - 生气 (anger) 1 - 厌恶 (disgust) 2 - 恐惧 (fear) 3 - 开心 (happy) 4 - 伤心 (sad) 5 - 惊讶 (surprised) 6 - 中性表情(normal)
     
  • 基于计算机视觉的垃圾分类与分拣系统.pdf
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    本文介绍了基于计算机视觉技术的创新垃圾分类与分拣系统。通过图像识别和机器学习算法，该系统能够高效准确地对各种垃圾进行分类处理，提高回收效率并减少环境污染。 《基于计算机视觉的垃圾识别分拣系统》这篇论文主要探讨了在当前垃圾分类政策日益普及的背景下，如何利用智能科技，特别是计算机视觉技术，来改进和优化垃圾分类与分拣的过程。文章作者来自珠海科技学院的不同学院，在研究中结合各自的专业领域知识。 论文首先对国内外垃圾分类现状进行了分析。指出尽管各国都在推行垃圾分类政策，但在实际操作中仍存在一些问题，例如在收集环节的技术局限性以及垃圾处理技术研发投入不足等。这些问题限制了垃圾分类的效率和效果。 接着，论文重点介绍了基于计算机视觉的垃圾识别分拣系统的概念与设计。计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术手段，通过图像处理和模式识别技术来理解和解析环境信息。在这个系统中，研究人员采用了OpenCV库实现背景差分算法，这是一种有效的方法，可以准确地识别移动物体如垃圾分类中的动态目标物。同时应用了YOLOv3（You Only Look Once version 3）目标检测算法，在实时性和准确性方面表现出色，并能快速精确地识别不同类型的垃圾。 系统的设计目的是提高垃圾清运的效率、优化收集路线、减少人工干预以及降低人力成本，通过自动化的手段显著提升垃圾分类精度和回收利用率。这对于环境保护具有重要意义。 此外，论文还可能涉及系统的实现细节，包括数据集建立、模型训练及性能评估等方面的内容对于理解该技术的工作原理和技术挑战至关重要。而系统在实际应用中的效果可能会经过实验或实地测试来验证其可行性与有效性。 这篇论文深入探讨了计算机视觉技术应用于垃圾分类领域的可能性，并提出了一种创新解决方案以解决当前存在的问题，提高资源回收效率并促进环境保护工作。通过这样的智能系统，未来垃圾分类将变得更加高效和精准，有助于构建更绿色、可持续的城市环境。
     
  • VOC2010数据集（PASCAL视觉对象类挑战赛2010原始数据）
    优质
    VOC2010数据集是PASCAL视觉对象类挑战赛2010年的官方数据，包含多种日常物体的图像和标注信息，用于目标检测与分割研究。 PASCAL Visual Object Classes Challenge 2010年的图像数据集是用于从真实世界的图像中识别特定对象物体的竞赛的一部分，包括4大类共20个小类别： - Person: person - Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep - Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train - Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
     
  • 计算机视觉用的猫狗图片数据集
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    这是一个专为计算机视觉设计的数据集，包含了大量的猫和狗的照片。它旨在支持图像分类、物体检测等研究工作，帮助研究人员训练和测试模型识别能力。 猫狗数据集大小约为60多M，并已划分成测试集和训练集。其中，训练集中包含猫和狗各1000张图片；测试集中则有猫和狗各500张图片。该数据集已经完成预处理工作，可以直接使用而无需进一步清洗。