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该中文识别数据集包含Synthetic_Chinese_String_Dataset的label以及CTPN训练集。

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简介：
Synthetic_Chinese_String_Dataset，即中文识别数据集，其标签以及CTPN训练集的数据集实例为一整套，专门针对 https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR 提供的资源。

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  • 中文合成字符串数据集的标签及CTPN训练集
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    本项目包含一个针对中文文本行检测与识别的合成字符串数据集及其标签，以及用于场景文本检测的CTPN（Convolutional Text Proposal Network）模型的训练样本。 Synthetic_Chinese_String_Dataset 是一个中文识别数据集的标签集合。CTPN 的训练集使用了其中的数据，并且标注为 1。相关信息可以在 gitee.com 上找到，项目地址是 chenyang918/Lets_OCR。
     
  • 车牌号码识别数据包（含训练集和测试集）.zip
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    本资料包包含用于车牌号码识别系统的训练与测试数据集。内有标注清晰、种类丰富的图像样本，有助于开发高精度的车辆识别算法模型。 最近在实验项目中使用了车牌识别的数据集，并且遇到了不少问题。我花费了很多积分下载并整理了一些高质量的数据集，希望能对大家有所帮助。 该数据集包含两个文件夹：一个用于训练的字符库（包括分割和标注好的英文及中文车牌符号的灰度图片），另一个则包含183张彩色车辆车牌照片作为测试数据。
     
  • 车牌识别数据训练集
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    车牌识别数据训练集是一系列用于训练机器学习模型的数据集合，包含大量车辆图片及对应的车牌信息标注，旨在提高计算机自动识别车牌的能力。 车牌识别训练集包含数字、英文和汉字三部分组成的车牌样本。字符集中包含了所有三项的组合，并且每个字符都有超过一千张图片作为样本，适合用于开发和测试车牌识别项目。
     
  • 人脸识别训练数据集
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    本数据集包含丰富的人脸图像样本，涵盖多种光照、姿态及表情变化，旨在提升人脸识别算法的准确性和鲁棒性。 在进行机器学习项目的过程中，选择合适的训练集非常重要。一个高质量的训练集应该包含足够的样本以覆盖所有可能的情况，并且这些样本应该是多样化的、具有代表性的。 为了构建这样的训练集，首先需要明确任务的目标以及数据的特点。例如，在处理文本分类问题时，确保每个类别都有充足的示例至关重要；而在图像识别领域，则需要注意不同光照条件和视角下的图片是否都包含在内。 此外，还可以通过网络爬虫等手段收集更多的公开可用的数据来扩充初始的训练集。不过要注意遵守相关的法律法规与道德准则，并且保证数据质量的一致性。 最后，在准备好了初步版本之后还需要对其进行进一步地清洗处理：去除重复项、填补缺失值以及解决类别不平衡等问题以提高模型的表现力和泛化能力。 总之，精心挑选并优化训练集是机器学习项目成功的关键步骤之一。
     
  • 车牌识别训练数据集
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    本数据集包含大量车辆图像及对应的精准标注信息，旨在用于训练和优化车牌识别系统的算法模型。 我们整理了一份车牌检测识别训练数据集。其中包括大约800张蓝牌、500多张黄牌以及200余张新能源绿牌的数据，还有一些少量的白牌和黑牌。这些资源大多是从网上下载的，并进行了整理打包以减少下载分数。
     
  • 车牌识别训练数据集.7z
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    车牌识别训练数据集.7z包含大量用于训练机器学习模型识别不同国家和地区车牌图像的数据文件。 车牌训练数据集已经使用LableImg工具完成了一部分的标注工作，可以用于YOLO、SSD等模型的训练以实现车牌定位等功能。尽管只有一部分内容被标注完毕，但已足够进行初步的训练。
     
  • 人脸识别训练数据集.rar
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    本资源包包含用于训练和测试人脸识别算法的数据集，内含大量标注清晰的人脸图像，适用于学术研究与技术开发。 人脸识别使用的训练集包含了大量正样本和负样本。
     
  • 中文预训练的数据集-数据集
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    本数据集为中文自然语言处理任务设计，包含大规模高质量文本语料，旨在促进中文预训练模型的发展与应用。 天池大数据“中文预训练模型”大赛的数据集包括以下文件： - OCNLI_a.csv - TNEWS_a.csv - OCEMOTION_a.csv - OCEMOTION_train1128.csv - OCNLI_train1128.csv - TNEWS_train1128.csv
     
  • 基于YOLOv5的手势识别系统（包含手势识别数据集及训练代码）.txt
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    本项目提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统，包括定制的手势识别数据集和详细的训练代码，适用于快速部署与研究。 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用价值。本段落将基于YOLOv5构建一个能够识别包括one, two, ok在内的18种常见通用手势动作的手势识别目标检测系统。该系统的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99569，而mAP_0.5:0.95则为0.87605，基本满足了业务性能需求。
     
  • OpenCV训练用以识别狗的分类器的数据集.7z
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    这是一份用于训练OpenCV算法来识别图像中狗的分类器数据集，包含大量标记好的狗的图片。 识别狗的分类器数据集包含已处理正样本100张（尺寸一致），以及未处理负样本210张，所有图像均已按照固定格式标注。