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自制高清人脸识别数据集（含图片及标注文件）

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简介：
本项目提供高质量的人脸识别训练资源，包含大量清晰图像及其详细标注信息，助力AI模型开发与研究。 人工智能课程设计包括自制的数据集，并使用该数据集通过yolo-v5模型进行人脸识别。图片质量较高，包含清晰的面部图像及对应的标注文件（使用LabelImg工具创建）。此数据集适用于中小型的人脸识别模型训练。

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  • 自制高清人脸识别数据集（含图片及标注文件）
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    本项目提供高质量的人脸识别训练资源，包含大量清晰图像及其详细标注信息，助力AI模型开发与研究。 人工智能课程设计包括自制的数据集，并使用该数据集通过yolo-v5模型进行人脸识别。图片质量较高，包含清晰的面部图像及对应的标注文件（使用LabelImg工具创建）。此数据集适用于中小型的人脸识别模型训练。
  • 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。
  • 基于YOLOv5的人脸口罩图片识别数据集（含9000多张标注图）
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    本数据集包含超过9000张人脸图像，并使用YOLOv5框架进行详细标注，旨在提升人脸识别中佩戴口罩情况下的准确率与效率。 数据集分为两个类别：“Mask”和“No Mask”。整个数据集中包含超过9000张图像及24975个带有标注的实例，并已按照训练、测试与验证三个部分划分，可以直接用于模型训练。这些图像的平均分辨率为0.49 MP，中位尺寸为750 x 600像素。为了提升模型性能，在数据集中还保存了每张图片在90度、180度和270度旋转后的版本作为额外的数据增强处理。
  • YOLOv5目标检测及人脸口罩数据集（含8000张图片与标注文件）.zip
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    本资源包含YOLOv5模型训练所需的人脸口罩目标检测数据集，内含8000张图像及其对应的标注文件，适用于开发疫情防护等相关应用。 1. 资源描述：约4000张不带口罩的人脸图片及4000张带口罩的人脸图片，包含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接用于训练。 2. 资源特点：数据质量高、标注框精确度高，可以直接应用于yolo目标检测任务中。 3. 适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 此资源集合由一位资深算法工程师提供。该工程师在某大型企业工作超过十年，精通Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言，并专注于YOLO算法仿真研究。 5. 他擅长计算机视觉技术的应用开发、目标检测模型的构建与优化、智能优化算法的设计及实现，同时对神经网络预测分析、信号处理方法以及元胞自动机理论有着深入的理解。此外，在图像处理领域也积累了丰富的经验，包括但不限于智能控制策略设计和路径规划方案制定，并且在无人机相关技术研究方面也有独到见解。 6. 欢迎广大科研人员和技术爱好者与他交流学习。
  • 抽烟识别数据集【标注+图片】
    优质
    该数据集包含大量带有标签的图像，用于识别不同场景下的吸烟行为。它为研究和开发监控健康习惯的技术提供了宝贵的资源。 数据集分为三个部分：Annotations、Imagenet 和 JPEGImages。JPEGImages 文件夹中有大约 3000 张抽烟图片，并且每张图片都使用 labelImg 工具进行了标注，生成的对应 xml 文件被存放在 Annotations 文件夹中。
  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
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    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。
  • LFW人脸数据集——人脸识别的标准测试集
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    LFW人脸数据集是一个广泛使用的人脸识别基准数据库，包含多个人物的面部照片，用于评估和比较不同人脸识别算法的性能。 LFW (Labeled Faces in the Wild)人脸数据集是目前广泛用于人脸识别测试的数据集合。该数据集中的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度较大。由于多姿态、光照条件变化、表情差异、年龄跨度以及遮挡等因素的影响，即使同一人的照片也会有很大不同。此外，在一些图像中可能包含不止一个人脸，对于这些多人脸的图像，仅选择中心坐标对应的人脸作为目标人脸进行分析。 LFW数据集总共包括13233张图片，每一张都标注了相应的人物名字，并且涉及5749个不同的个体。值得注意的是，在这之中大部分人的照片只有一张。所有图片尺寸均为250X250像素大小，其中绝大多数为彩色图像，但也包含少量黑白人脸图片。
  • 人脸识别、机器学习、情感分析及人脸图片数据集.zip
    优质
    本资料包包含人脸识别技术的应用介绍、机器学习基础以及情感分析的相关知识，并提供大量人脸图片数据集用于实践操作。 此数据集由本人整理的公开资料构成，适用于人脸识别模型训练、情感分析及机器学习等领域。该数据集中包含约2.3万张人脸图片，涵盖不同情绪、性别与年龄等特征，所有图片均为JPG格式。
  • yale人脸识别_face-recognition.zip_matlab yale人脸数据库_人脸识别数据集_yale人脸
    优质
    本资源包含Yale大学的人脸识别数据库，适用于MATLAB环境。该数据库包含了不同光照、表情和面部姿态下16个人的共计165张灰度图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 在使用Yale人脸数据库进行人脸识别实验后，识别率达到90.67%。
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。