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NUS-WIDE多标签分类数据集的整理

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简介：
本项目致力于对NUS-WIDE多标签图像数据集进行系统化的整理与优化，旨在提升其在计算机视觉领域的应用价值和研究效率。 使用Keras进行多标签分类的图片数据集来自NUS-WIDE数据集。

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  • NUS-WIDE多标签分类数据集的整理
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    本项目致力于对NUS-WIDE多标签图像数据集进行系统化的整理与优化，旨在提升其在计算机视觉领域的应用价值和研究效率。 使用Keras进行多标签分类的图片数据集来自NUS-WIDE数据集。
     
  • NUS-WIDE网络图像标签数据集
    优质
    NUS-WIDE是一个包含超过27万张图片和超过1万种不同标签的大规模图像数据集，广泛应用于多媒体信息检索研究领域。 NUS-WIDE 是一个带有网络标签的图像数据集，包含来自网站的 269,648 张图片和5018种不同的标签。
     
  • NUS-WIDE网络图像标签数据集
    优质
    NUS-WIDE是新加坡国立大学开发的一个大型多标签图像数据库，包含超过27万张图片和81个不同的主题标签类别，广泛应用于计算机视觉与多媒体信息检索的研究领域。 NUS-WIDE 是一个带有网络标签的图像数据集，包含来自网站的 269,648 张图片以及5018种不同的标签。
     
  • ImageNet验证集标签数据整理
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    本项目专注于ImageNet验证集中标签数据的整理工作，旨在提高图像识别准确率，为机器学习和计算机视觉领域提供高质量的数据支持。 Imagenet验证集数据大小为6.5G，包含1000类共50000张图片。本段落主要讨论这1000类的50000张图片的标签信息。
     
  • 40类带有标签的垃圾分类数据集
    优质
    本数据集包含40种类别的垃圾图像，每类均附有详细标签信息，旨在促进智能垃圾分类算法的研究与开发。 40种垃圾分类数据集包含一万七千多张图片，并且已做好标签，可用于训练yolov模型。
     
  • 40类带有标签的垃圾分类数据集
    优质
    本数据集包含40类不同类型的垃圾，每类都有详细标注，旨在提升垃圾分类准确率，促进资源回收和环境保护。 40种垃圾分类数据集包含一万七千多张图片，并已做好标签，可用于训练YOLOv模型。
     
  • 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
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    《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。
     
  • COCO数据集的目标类别标签
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    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。