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美味标签数据集

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简介：
《美味标签数据集》是一款专为美食爱好者和餐饮行业设计的数据集合工具，包含丰富多样的菜肴信息及用户评价，助力食客发现佳肴，促进餐厅提升服务质量。 Delicious标签数据集包含一系列三元组（用户、URL、标签），适用于标签推荐系统的研究以及数据挖掘方向的探索。

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  • 美味标签数据集
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    《美味标签数据集》是一款专为美食爱好者和餐饮行业设计的数据集合工具，包含丰富多样的菜肴信息及用户评价，助力食客发现佳肴，促进餐厅提升服务质量。 Delicious标签数据集包含一系列三元组（用户、URL、标签），适用于标签推荐系统的研究以及数据挖掘方向的探索。
     
  • yeast.mat多标签数据集
    优质
    yeast.mat是包含酵母基因表达数据的多标签数据集，适用于生物信息学研究与机器学习模型训练。数据以Matlab矩阵形式存储，记录了多种实验条件下酵母基因的表现情况。 酵母菌数据集是一个多标签数据集，包含14种标签，并已划分好训练集和测试集，可以直接调用进行机器学习或多标签分类任务，在MATLAB和Python中均可使用。
     
  • 多标签数据集.zip
    优质
    《多标签数据集》包含了多种类型的标注数据，适用于训练和测试机器学习模型在复杂分类任务中的表现。该数据集支持同时为单一输入赋予多个类别标签的研究与应用需求。 这里有两组可用于多标签分类实验的数据集：scene（场景）和emotions（情感）。这两个数据集都是图片类型，在MATLAB和Python上可以直接使用，无需额外处理。
     
  • imagenet2012数据集与标签.rar
    优质
    imagenet2012数据集与标签.rar包含了ILSVRC-2012竞赛使用的图像及对应标签，是计算机视觉研究中广泛使用的大规模数据集。 imagenet2012数据集及标签包含50000个样本共1000类数据。图片文件较大，在压缩包内以BT形式提供，可通过迅雷下载获取；标签数据已经准备好了并存于压缩包中，解压后即可使用。
     
  • 猫狗数据集（含标签）
    优质
    猫狗数据集（含标签）包含了大量标记为猫咪或狗狗的图像，旨在用于训练和测试图片分类算法模型。 猫狗数据集包含标签。
     
  • 井盖数据集TXT标签
    优质
    本数据集包含各类井盖的相关信息和标签，旨在用于图像识别与分类任务，支持城市基础设施管理研究。 针对五种不同受损程度的井盖进行检测： - 破损（broke） - 未覆盖（uncovered） - 完好（good） - 丢失（loss） - 井圈破损（circle） 模型由YOLOv8训练得到，具体使用方法请参考YOLO文档或博主其他相关文章。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
    优质
    本数据集包含大量带有详细标注的火焰图像和视频帧，适用于火灾检测与分析研究。 火焰的数据集包含1553张图片，并附有标注好的txt和xml文件。自己进行标注后用yolov5训练模型，得到mAP@0.5为0.953，mAP@0.5:0.95为0.679的成绩。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
    优质
    本数据集包含大量带有详细标注信息的火焰图像和视频帧，旨在促进火灾检测与分析领域的算法研究及模型训练。 我有一个火焰的数据集，包含1553张图片，并且每张图片都有对应的txt和xml文件。这些数据是我自己进行标注的，在使用yolov5训练模型后，mAP@0.5达到了0.953，而mAP@0.5:0.95为0.679。
     
  • COCO数据集的目标类别标签
    优质
    COCO数据集包含丰富的图像目标识别标签，广泛应用于物体检测和场景理解等领域，涵盖多种日常生活中的物体、人物动作及面部表情等。 COCO数据集的目标检测物体类别标签以JSON文档形式提供，其中包括每个物体的索引（ID）及其对应的文本名称。