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带标签的图片数据集及辅助代码

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简介：
这是一个包含详细分类和注释的图像数据库，每个图片都带有特定标签以方便识别与检索，并配有辅助代码帮助用户快速上手使用。 深度学习离不开数据集，该代码用于辅助人工快速增加标签或评估结果质量，并根据评价将数据保存到相应的文件夹中。

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  • 带标签的图片数据集及辅助代码
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    这是一个包含详细分类和注释的图像数据库，每个图片都带有特定标签以方便识别与检索，并配有辅助代码帮助用户快速上手使用。 深度学习离不开数据集，该代码用于辅助人工快速增加标签或评估结果质量，并根据评价将数据保存到相应的文件夹中。
     
  • 带标签的卡车数据集含5000张图片
    优质
    本数据集包含5000张带有详细标注的卡车图像，适用于自动驾驶、目标检测等场景的研究与开发。 卡车数据集包含5000张图片，其中有标签的卡车数据集也有5000张图片，并且这些有标签的数据集可用于训练YOLOv5模型。
     
  • 包含1800张图片的烟雾数据集，附带标签
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    这是一个包含了1800张图片的烟雾图像数据集，并且每一张图片都带有详细的标注信息，便于研究和识别。 带标注的XML文件可以直接用于Yolov3。
     
  • 带有标签的football数据集
    优质
    这个数据集包含了足球比赛中的各项指标和事件，并附有详细标签，便于进行数据分析与机器学习模型训练。 football数据集可以从http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/下载。
     
  • COCO128数据集：含图片及txt格式标签
    优质
    COCO128数据集包含精选自COCO数据集的128张图像及其对应的txt文件标签，适用于目标检测和图像识别任务。 Coco128数据集包含图片和标签文件，其中标签为txt格式。该数据集仅包含128个样本，用于训练、验证及测试工作。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
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    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。
     
  • MNIST原始数据集的图片与标签
    优质
    该资料包含MNIST数据集中的一系列手写数字图像及其对应标签，适用于训练识别算法。 MNIST数据集的原始格式包括训练集和测试集的图片及其对应的标签。
     
  • 带有标签的验证码图片
    优质
    本项目提供一种创新的安全验证方式——带有标签的验证码图片，旨在提高用户体验的同时增强系统的安全性。通过结合图像识别与用户交互设计，该技术不仅能够有效防止自动化攻击，还便于视障人士使用语音描述功能进行访问，确保了广泛人群的可用性。 8000多张带标注的验证码图片可用于机器学习训练模型。