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Office-Home 数据集 OfficeHomeDataset_10072016.part1.rar (1of...)

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简介：
简介：OfficeHome数据集包含十类办公场景下的超过十万张图像，旨在促进跨域计算机视觉研究。此资源为分段RAR文件的一部分。 OfficeHome数据集可以在http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/找到，文件名为OfficeHomeDataset_10072016.part1.rar (1of2)。

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  • Office-Home 数据集 OfficeHomeDataset_10072016.part1.rar (1of...)
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    简介：OfficeHome数据集包含十类办公场景下的超过十万张图像，旨在促进跨域计算机视觉研究。此资源为分段RAR文件的一部分。 OfficeHome数据集可以在http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/找到，文件名为OfficeHomeDataset_10072016.part1.rar (1of2)。
     
  • Office-Home 数据集 OfficeHomeDataset_10072016.part2.rar（部分）
    优质
    简介：OfficeHome数据集包含十万余张办公及家用设备图片，涵盖六个类别，为跨域视觉识别研究提供了丰富的资源。此文件为数据集的部分内容。 Office-home数据集可以从hemanthdv.org下载。文件名为OfficeHomeDataset_10072016.part2.rar (2of2)。
     
  • 4K高清路面异物数据集.part1.rar
    优质
    本资源为4K高清路面异物数据集.part1，包含高质量图像文件，旨在用于自动驾驶系统训练和道路安全研究。 包含各种路面异物、垃圾以及多种路面状态。
     
  • TIMIT语音数据集Part1.zip
    优质
    本资源包含TIMIT语音数据集的部分内容（Part1），适用于语音识别和声学模型训练的研究与开发工作。 在进行语音识别的时候会用到TIMIT语音资料库进行训练，但是该资料又很难寻找，所以我将其上传到了一个平台，并希望可以帮助到更多的人。由于文件大小限制，我将全部文件拆成三部分，这是第一部分，其内包含DOC文件夹、TEST数据集和README.DOC文档。
     
  • Office-Caltech 10 数据集
    优质
    Office-Caltech 10数据集是由来自办公环境和Caltech-256数据集中的10个类别组成的跨域视觉识别数据集，旨在促进领域适应研究。 111111111111122
     
  • Office-Caltech 10 数据集
    优质
    Office-Caltech 10数据集是由一系列在不同环境下拍摄的办公用品和Caltech产品组成的图像集合，旨在促进跨领域视觉识别研究。 Office-Caltech 10 数据集是计算机视觉领域特别是迁移学习研究中的一个重要资源。该数据集由四个不同的图像域组成，每个域包含10个类别，总计40类不同对象。 以下是这四个领域的详细介绍： **Amazon**: 这一领域的图像是从在线购物网站获取的高质量产品照片，在受控环境中拍摄，色彩鲜艳且细节清晰。 **Caltech**: 来自 Caltech 101 数据集的一部分图像反映了真实世界中的物体识别情况。这些图片可能包含背景杂乱和光照条件变化的情况。 **DSLR（Digital Single Lens Reflex）**: 这些高分辨率的图像是由 DSLR 相机拍摄，其质量介于专业摄影 (Amazon) 和家用网络摄像头之间。尽管存在复杂的背景和光线变化问题，图像的整体质量仍然较高。 **Webcam**: 使用普通家用网络摄像头拍摄的低质量图片，可能模糊不清且光照不均，反映了实际使用中的常见情况。 每个领域都包含10类物体的图像（如办公用品、电子产品等），这种设计模拟了跨域识别任务。例如从专业产品照片 (Amazon) 到家用摄像机图像 (Webcam) 的转换。 迁移学习是一种机器学习方法，它利用在一个任务上获得的知识来改进另一个相关但不同的任务的学习效果。在 Office-Caltech 10 数据集中，可以通过训练模型于一个领域的数据，并测试其在其他领域中的分类性能（如先在Amazon域进行训练，然后评估其它三个域的分类表现）。 此外由于该数据集相对较小且易于处理，它非常适合初步实验和算法验证。此数据集也适用于探索不同迁移学习策略的效果对比，例如特征提取、微调及领域适应方法等。通过使用 Office-Caltech 10 数据集，研究人员可以评估并改进其在各种环境条件下的图像识别能力。 总体而言，Office-Caltech 10 是一个精心设计的数据集合，用于研究和开发能够跨越不同视觉环境的计算机视觉模型，在迁移学习方面特别有价值。它为算法泛化性和适应性的测试提供了广泛的平台，并推动了计算机视觉技术的发展。
     
  • 猫狗检测数据集 for YOLOv5 - part1.zip
    优质
    该数据集为训练YOLOv5模型识别图像中的猫和狗而设计，包含大量标注图片，是目标检测任务中动物分类的理想资源。 1. 目标检测猫狗数据集 2. 对“猫狗大战”数据集进行了标注，包含约3万张图片，并分为两个部分 3. 数据集中类别为cat（猫）和dog（狗），类名保存在classes.txt文件中 4. 标签格式包括xml和txt两种形式，适用于进行猫狗的目标检测任务 5. 此数据集的第二部分包含约2万张标注好的图片 6. 该数据集可用于YOLO、SSD、fasterRCNN及YOLOv5等模型训练猫狗目标检测模型
     
  • WindowsSubsystemForAndroid_1.7.32815.0_(Part1).rar
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    这是一个RAR文件，包含Windows Subsystem for Android (WSA) 的1.7.32815.0版本的部分内容。该子系统允许用户在Windows 10/11设备上运行Android应用和游戏。 安装WindowsSubsystemForAndroid（WSA）需要下载并解压part1和part2文件。然后以管理员身份打开PowerShell，并输入命令“add-appxpackage”后跟WSA文件的路径，等待安装完成即可。注意将实际的.Msixbundle 文件路径替换到命令中相应的位置。
     
  • Home Credit违约风险（数据）
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    本数据集旨在分析和评估Home Credit客户群体中的违约风险情况，通过各类金融行为数据预测贷款逾期或无法偿还的可能性。 数据来源为Home Credit，这是一家专门为没有银行卡的人群提供贷款服务的机构。预测一个客户是否有困难还款是其重要的商业需求之一。
     
  • BootCamp.6.0.6136.Part1.rar
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    这是一个RAR压缩文件，属于Boot Camp 6.0.6136系列的一部分，可能包含驱动程序或其他支持Mac用户安装Windows操作系统的资源。 为了支持Windows 10 64位系统，请先下载安装包，并随后下载part2.rar文件。由于文件体积较大，因此被分成了两个部分。 该软件适用于以下Mac设备： - MacBook Pro（Retina 显示屏，15 英寸，2015 年中） - MacBook Pro（Retina 显示屏，13 英寸，2015 年初） - MacBook Pro（Retina 显示屏，15 英寸，2014 年中） - MacBook Pro（Retina 显示屏，13 英寸，2014 年中） - MacBook Pro（Retina 显示屏，15 英寸，2013 年末） - MacBook Pro（Retina 显示屏，13 英寸，2013 年末） - MacBook Pro（Retina 显示屏，15 英寸，2013 年初） - MacBook Pro（Retina 显示屏，13 英寸，2013 年初） - MacBook Pro（Retina 显示屏，13 英寸，2012 年末） - MacBook Pro (Retina 显示屏, 2012年中) - MacBook Pro(13 英寸, 2012年中) - MacBook Pro(15 英寸, 2012年中) 此外，还包括： - MacBook Air（13 英寸，2015 年初） - MacBook Air（11 英寸，2015 年初） - MacBook Air（13 英寸，2014 年初） - MacBook Air（11 英寸，2014 年初） - MacBook Air (13英寸, 2013年中) - MacBook Air(11 英寸, 2013年中) - MacBook Air(13 英寸, 2012年中) - MacBook Air（11 英寸，2012 年中） 以及： - MacBook (Retina 显示屏，12 英寸，2015年初) - iMac(Retina 5k显示屏, 27英寸, 2015年中期) - iMac( Retina 5K 屏幕，27 英寸，2014年末) - iMac (21.5 英寸, 2014 年中) - iMac（27 英寸，2013 年末） - iMac( 21.5英寸, 2013年年末) - iMac (27 英寸, 2012年末) - iMac( 21.5英寸, 2012年末) 还有： - Mac mini（2014 年末） - Mac mini Server （2012 年末） - Mac mini（2012 年末） 以及: - Mac Pro (2013年年末)