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深度学习中的摔倒姿态图像数据集

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简介：
本数据集专注于收集与分析人类摔倒时的姿态图像，旨在为深度学习研究提供宝贵资源，助力开发更有效的跌倒检测系统。 Falling Posture Image Dataset（摔倒姿态图片数据集）来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛。

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  • 深度学习中的摔倒姿态图像数据集
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    本数据集专注于收集与分析人类摔倒时的姿态图像，旨在为深度学习研究提供宝贵资源，助力开发更有效的跌倒检测系统。 Falling Posture Image Dataset（摔倒姿态图片数据集）来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛。
     
  • 深度学习中的钓鱼图像数据集
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    本数据集专为深度学习研究设计，包含大量标注清晰的钓鱼活动相关图片，旨在促进渔业监控及生态保护领域的算法开发与应用。 包含六百余张钓鱼图像数据，这些数据已经过简单清洗和筛选，适用于深度学习模型的测试、训练以及目标检测算法。
     
  • 深度学习中的救生衣图像数据集
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    本数据集专为提升深度学习模型在救生衣识别任务上的性能而设计，包含大量标注清晰的图像样本，适用于目标检测与分类研究。 包含五百多张救生衣图像数据，可用于深度学习模型的训练与测试，并适用于YOLO等目标检测或图像分割算法。
     
  • 深度学习中的猫狗图像分类数据集
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    本数据集专为深度学习中识别猫与狗设计，包含大量标注图片，用于训练和测试图像分类算法模型。 猫狗数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含25000张图片，测试集则有12500张图片。这个数据集适合初学者尝试使用。
     
  • 深度学习中的桥梁裂缝图像数据集
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    该数据集专注于收集和标注桥梁裂缝的图像，用于支持深度学习模型训练与评估，促进桥梁健康监测技术的发展。 桥梁裂缝图像数据集包含2068张图片，总大小为266MB。该数据集分为训练集、验证集和测试集： - 训练集：1324张图片 - 验证集：413张图片 - 测试集：331张图片
     
  • 基于深度学习技术的摔倒检测方法
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    本研究提出了一种利用深度学习技术进行摔倒检测的方法，通过分析视频数据来有效识别潜在的跌倒事件，旨在提高老年人及行动不便人群的安全保障。 使用Yolov5算法实现了摔倒行为的检测识别。模型已经训练完成，并存放在runstrain目录下，可以直接用于实际应用中。关于训练参数的具体细节可以在runstrain文件夹内的相关图形中查看。测试结果则保存在runsdetect目录内。此模型适用于异常行为监测或智能守护系统中的摔倒行为检测等场景。
     
  • Yolov8人体姿态数据库（站立、坐立、蹲伏、摔倒）
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    本资源提供基于YOLOv8的人体姿态识别数据集，涵盖站立、坐立、蹲伏及摔倒四种状态，适用于姿势检测与异常行为分析研究。 使用LabelImg建立的人体姿态数据库按照YOLOv8所需的格式进行了输出，共分为四类：sit（坐）、squat（蹲）、stand（站立）和fall（跌倒）。该数据库包含了各个姿态的多方位图片，在训练100次后模型效果良好，能够满足识别需求。我们使用的是YOLOv8n的训练权重文件，它速度最快但精度相对较低。对于计算机视觉识别领域而言，这是一个不错的选择。
     
  • 用于图像去雾的深度学习数据集
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    本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。 用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。
     
  • 图像情感分类的深度学习数据集
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    本数据集专为图像情感分类设计，包含大量标注图片，旨在利用深度学习技术提升模型对人类情绪识别的准确性。 公开图像情感数据集Twitter 2015及Twitter 2017包含了大量带有情绪标签的图片，用于研究社交媒体上的视觉内容与用户情感之间的关系。这些数据集为学者们提供了宝贵的资源来探索如何通过分析图像来理解人们的心理状态和社会行为。
     
  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
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    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。