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FDDB原始图像数据集。

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简介：
通过对自然场景下的多面人脸检测进行拓展，该项目涵盖了从Wild数据集获得的2845张图像中提取的5171个不同人脸的标注信息，从而实现对各种复杂环境下的面部识别能力提升。

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  • FDDB原始图片人脸检测数据集
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    FDDB原始图片人脸检测数据集是由数百张人脸图像构成的数据集合，用于评估和比较不同的人脸检测算法性能。 自然无限制各种场景下的多脸人脸检测包括从Wild 数据集中的Faces获取的一组2845个图像中的5171个人脸的标注。
     
  • CIFAR10原始图像数据集
    优质
    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集（原图片） CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集，特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像，这些图像是按十个不同的类别分类的，每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述： 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建，并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点，CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络（CNN）等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构： 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片，这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹，每个代表一个类别，并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用： 1. 数据加载：可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。
     
  • PIE原始图像数据集.rar
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    本资源为PIE原始图像数据集压缩包，包含大量未处理的光学与雷达遥感影像，适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的，并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片，这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外，数据库中还包括了11554幅图像，分辨率为32×32像素。
     
  • 高分一号原始图像数据集
    优质
    高分一号原始图像数据集包含我国高分辨率对地观测卫星GF-1所获取的高质量影像资料，适用于遥感技术研究与应用。 高分一号卫星原始影像数据集
     
  • MNIST手写数字数据集（原始图像）
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    简介：MNIST手写数字数据集包含大量手写的数字图片，主要用于训练和测试各种机器学习算法的性能。此版本为未经修改的原始图像集合。 MNIST手写数字数据集包含42000张原始图片。该数据集由美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology)提供。训练集中包含了来自250个不同人的手写数字，其中一半是高中学生的作品，另一半则来自于人口普查局的工作人员。测试集的数据构成比例同样如此。
     
  • 红外影像原始数据集
    优质
    该红外影像原始数据集包含了大量高分辨率的红外图像，旨在为科研人员提供一个全面、高质量的数据资源库，用于研究和开发先进的红外成像技术。 提供室外、室内及人物场景的红外图像原始数据集下载，适用于红外图像算法的研究人员使用。图像尺寸为640*512，数据格式为16位无符号类型。
     
  • FDDB人脸检测数据集
    优质
    简介：FDDB人脸检测数据集是一个广泛使用的面部特征定位数据库，包含2845张图像和超过20000个标注的人脸区域，用于评估和比较不同的人脸检测算法。 FDDB的全称为The Face Detection Dataset and Benchmark（面部检测数据集与基准），由卡内基梅隆大学的研究团队开发，是一个用于无约束条件下的面部检测的数据集，在人脸检测领域较为权威。该数据集非常全面，包含了多种姿态、表情、角度和光照条件下的人脸图像。FDDB被广泛应用于评估和比较各种人脸检测算法，并为研究人员提供了一个探究新技术的平台。这段描述涵盖了关于FDDB数据集的基本信息，包括图片和标签，可以直接用于训练目的。
     
  • Landsat8原始遥感图像数据
    优质
    简介：Landsat 8卫星采集的原始遥感图像是全球陆地表面观测的重要资源，涵盖可见光、近红外及短波红外等多个波段，为环境监测和土地利用研究提供高精度的数据支持。 Landsat 8原始遥感影像数据。
     
  • YaleFace数据集含MAT文件和原始图像.rar
    优质
    这是一个包含耶鲁大学面部表情数据库（YaleFace）的数据包，内有MAT文件及原始图像资源，适用于人脸检测与识别研究。 YaleFace人脸数据库包含165张图像，涉及15个人的GIF格式灰度图片。每位受试者有11个不同面部表情或配置的照片：中心光照、戴眼镜、微笑、左侧面光、不戴眼镜、正常状态、右侧面光、悲伤表情、困倦样子、惊讶和眨眼等。
     
  • MNIST数据集原图及原始资源
    优质
    简介：MNIST数据集包含大量手写数字的扫描图像及其标签，是机器学习领域广泛使用的标准训练集。本页提供其原始图片和相关资料下载。 mnist 数据集包含原图及原始资源。