甲骨文图像数据集（含照片及JSON标注）-ITADN社区

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本数据集包含大量甲骨文字的照片及其JSON格式详细标注，旨在促进古文字识别与研究。这是JSON格式的数据：{img_name: b02523F, ann: [[217.0, 1505.0, 320.0, 1622.0, 1.0], [236.0, 1679.0, 311.0, 1744.0, 1.0], [208.0, 1768.0, 283.0, 1941.0, 1.0], [172.0, 1961.0, 270.0, 2054.0, 1.0]]}。基于ResNet-50与U-net构建了甲骨文的图像分割网络，具体代码可以查看博主的文章及资源代码。

甲骨文图片数据集-深度学习

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本数据集包含了大量精心整理与标注的甲骨文字图像，旨在为研究者提供资源以推动深度学习技术在古汉字识别、分类及语义理解等领域的应用与发展。甲骨文图片数据集适用于计算机视觉研究，并可用于输入生成对抗网络以创建类似角色的现代艺术作品。该数据集中包含1020张甲骨文图片。

细胞核图像分割数据集（含600张图片，提供JSON及COCO格式标注）

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本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注，支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集，为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持，并附有json格式和coco格式的标注文件。

基于Yolov8的苹果图像分割数据集及标注JSON文件

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本数据集包含大量经过人工标注的苹果图像，采用YOLOv8框架格式化为JSON文件，旨在支持精确的苹果图像分割研究与应用开发。 YOLO（You Only Look Once）系列算法是实时对象检测系统的一种流行选择，其设计目标是在快速识别图像中的物体的同时确保准确性。作为该系列的最新版本，YOLOv8继承了这一核心优势，在速度与准确度之间找到了良好的平衡点。此次提供的数据集专门用于苹果图像，包含了大量的苹果图片及其相应的标注信息。这些图片可能从不同角度、不同的光照条件和成熟度下拍摄，并且背景各异，以确保模型的泛化能力。json文件形式的标注提供了机器学习所需的训练数据，包括每个苹果的位置、类别标签以及大小或形状等特征。图像分割的任务是将图像划分为多个区域或对象，以便于后续分析处理。这种密集预测的能力在许多实际应用中都很重要，例如食品加工领域中的水果分类和质量控制；自动驾驶车辆的视觉系统也需要准确区分道路上的各种物体以确保安全驾驶。构建高质量的数据集对于机器学习模型训练至关重要。理想的数据集应包括足够数量、标注精确且多样化的内容，并经过预处理（如尺寸统一、去噪等）以便适应后续的模型需求。在使用苹果图像分割数据集进行YOLOv8模型训练时，通常会经历以下步骤：首先对原始图片进行必要的预处理；然后选择合适的模型版本并配置相关参数；接着利用标注好的数据开始实际训练过程；最后通过验证和测试来评估模型性能，并根据结果调整优化。这样的训练流程能够帮助研究者开发出准确识别与分割苹果图像的高效模型，这些技术可以在农业、食品工业乃至零售业等多个领域中得到广泛应用，如自动采摘机器人、智能分拣系统以及货架监控等。

舌苔图像数据集，含两千余张512x512像素图片及LabelMe标注标签

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本数据集包含两千余张512x512像素的舌苔图像及其LabelMe详细标注，为医学影像分析和机器学习研究提供丰富资源。这是一个关于中医舌诊的数据集，包含了2000多张512x512像素的图像，用于研究和分析不同类型的舌苔特征。在中医诊断中，通过观察舌苔的颜色、质地和厚度等特征可以推断人体健康状况。此数据集非常适合开发和训练深度学习模型，例如使用Python、PyTorch或TensorFlow进行图像识别与分类任务。以下是该数据集的主要组成部分： 1. **原图**：未经处理的舌苔图片，尺寸为512x512像素，高分辨率保证了细节保留，并有助于提高模型的识别准确性。 2. **Labelme标签**：每张图片都使用开源图像标注工具Labelme进行了标记。每个图像文件附带XML格式的标注数据，详细描述舌苔的颜色、分布和厚度等信息。接下来是相关技术术语： - **数据集**：这是一个专门为机器学习与深度学习准备的数据集合，可用于模型训练及验证。创建高质量的数据集需考虑其规模、多样性以及平衡性。 - **Python**：一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的编程语言，拥有众多库支持（如Pandas, NumPy）用于数据预处理，并提供Scikit-learn等工具构建与优化算法。 - **PyTorch & TensorFlow**：这两个框架是目前最流行的深度学习平台。它们提供了高级API来创建神经网络模型，分别采用动态计算图和静态计算图的方式支持各种任务如图像分类、目标检测等。下面列举了一些数据集中的舌苔类型： - 黑色舌苔（black tongue coating）——可能与体内湿寒、血液循环不畅或毒素积累有关。 - 地图状舌苔（map tongue coating）——表现为局部剥落，通常提示消化系统问题或营养不良。 - 白腻厚舌苔（white and greasy thick fur）——暗示体内湿气过重及脾胃功能异常。 - 紫色舌苔（purple tongue coating）——可能与血液循环障碍相关，如血瘀现象。 - 红腻厚舌苔（red and greasy thick fur）——提示内热、湿热或心火旺盛的情况。 - 黄腻红舌苔（yellow and red thick fur）——通常表明肝火旺盛和体内湿气过重的问题。实际应用中，可以利用这些图像训练深度学习模型实现自动化的舌诊识别任务。通过数据预处理技术如归一化、裁剪或增强来提升模型性能，并构建卷积神经网络（CNN）。使用反向传播算法优化权重参数后，在测试集上评估模型效果并进行交叉验证和超参调优以提高准确率。此舌苔数据集为中医舌诊的数字化与自动化提供了宝贵资源，结合Python及深度学习框架有望推动医疗图像识别技术的发展。

车辆车牌图像数据集，含精选图片及详细标注的XML文件

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本数据集包含精心挑选的高质量车辆车牌图像，并配有详细的XML标注文件，为训练精确的车牌识别模型提供理想的数据支持。车辆车牌数据集包含精心挑选的图片和精细标注的xml文件，适用于yolov3、yolov4及yolov5训练，并能达到95%以上的准确度。

苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件

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本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。

濒危物种穿山甲的自然环境图像数据集，包含400多张照片

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本数据集收录了超过400张珍贵的照片，全面展现了濒危物种穿山甲在自然环境中的生存状态，为科学研究提供了重要资料。该数据集包含400多张濒危物种穿山甲在自然环境中的照片，这是一个非常宝贵的资源，尤其对于机器学习和深度学习领域的研究者来说。穿山甲是一种独特的哺乳动物，由于非法猎杀和栖息地丧失，它们面临着极大的生存威胁。这个数据集的创建旨在推动对穿山甲保护的研究，同时也为计算机视觉技术，特别是图像识别和分类提供了一个实际的应用场景。 1. **数据集构建与应用**：在人工智能领域中，数据集是模型训练的基础。此穿山甲图像数据集可用于训练图像识别算法，帮助自动检测和追踪穿山甲，从而提高野生动物保护的效率，尤其是在反盗猎监控系统中。此外，它也可用于训练深度学习模型如卷积神经网络（CNN），实现对穿山甲的自动化识别。 2. **图像处理与分析**：在处理这些图片时，可能需要进行预处理步骤，包括灰度化、直方图均衡化和尺寸标准化等操作以优化输入数据。此外，还可以使用翻转、旋转以及裁剪等技术来增加模型泛化的广度。 3. **深度学习应用**：常用如VGG, ResNet, Inception或EfficientNet的深度学习架构可以用于穿山甲图像分类任务。这些模型通常需要大量标注的数据集支持训练，而本数据集中提供的丰富素材正好满足这一需求。在实际操作中，可以通过迁移学习策略来利用预训练于大规模数据库（例如ImageNet）上的现有模型，并微调适应特定的穿山甲图片特征。 4. **标签使用**：每张图片应对应一个或多个标签，如“穿山甲”、“自然环境”，以指导算法区分不同类别。良好的文件命名规则有助于管理和理解数据集内容。 5. **多样性与挑战性**：该数据集中包含多种情境下的穿山甲照片（例如母子互动、单独的幼崽等），增加了训练样本的多样性和复杂度，同时也为模型带来了识别上的挑战。 6. **评估和优化方法**：完成初步训练后，可通过准确率、精确率、召回率及F1分数来评价模型性能。若结果不理想，则可以通过调整超参数或采用更复杂的网络结构等手段进行改进。这个穿山甲图像数据集为机器学习特别是深度学习技术在野生动物保护领域的应用提供了宝贵的实践机会，并且也为科研人员和开发者提供了一个了解并参与到这一濒危物种保护工作的窗口。

茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式

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本研究构建了一个专门用于茶叶图像的语义分割数据集，并采用LabelMe工具进行标注，提供详细的JSON格式标签，以促进茶叶分类和识别的研究。从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集到1015张茶青图像，包含2万个实例。利用labelme标注工具将这些图像分别标记为单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”以及其它杂物“others”。

MSRA图像数据集（包含1000张带有真实标注的图片）

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本MSRA图像数据集包含了1000张具备精准注释的真实世界图片，为计算机视觉领域的研究提供了宝贵的资源。 MSRA数据库用于评估图像显著性检测算法的性能。该数据库包含真实标记的数据集，可以用来进行对比分析和定量效果测量。

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甲骨文图像数据集（含照片及JSON标注）

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