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CCPD2019压缩包数据集第一部分

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简介:
CCPD2019压缩包数据集第一部分包含了从中国各地收集到的大量车辆图像及其对应的车牌信息。该数据集旨在支持智能交通系统中的车牌识别研究,促进相关算法的发展与优化。 CCPD2019压缩包数据集可以免网盘下载。由于上传文件大小限制,该数据集被分为13个压缩包。使用7z软件可以提取所有解压后的文件。只需为第一个压缩包支付积分即可获取全部内容。

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客服
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  • CCPD2019
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    CCPD2019压缩包数据集第一部分包含了从中国各地收集到的大量车辆图像及其对应的车牌信息。该数据集旨在支持智能交通系统中的车牌识别研究,促进相关算法的发展与优化。 CCPD2019压缩包数据集可以免网盘下载。由于上传文件大小限制,该数据集被分为13个压缩包。使用7z软件可以提取所有解压后的文件。只需为第一个压缩包支付积分即可获取全部内容。
  • COCO行人
    优质
    COCO行人数据集压缩包第一部分包含了用于训练和测试行人检测模型的基础图像与标注文件,旨在促进计算机视觉领域的研究与发展。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集,包含了大量的图像和对应的标注信息,用于对象检测、分割以及关键点识别的研究与开发工作。该数据集中的人体部分特别详细地描绘了行人的各种姿态,并且提供了丰富的标签以支持对复杂场景中人体的理解和分析。
  • CCPD2019车牌及字符
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    CCPD2019车牌及字符数据集第一部分是包含大量中国车辆图像的数据集合,旨在为车牌识别算法的研究提供训练和测试资源。 此资源为CCPD2019车牌提取和字符提取的数据集的压缩包part1。由于平台限制,数据集被分为7个部分,仅需购买part1即可获取其余部分免费下载。请确保下载所有七个压缩包并同时解压以正常使用该数据集。
  • COCO行人
    优质
    该压缩包为COCO行人数据集的第八部分,包含大量标注的行人图像数据,适用于目标检测和追踪研究。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准测试平台,用于评估物体检测、分割及人体姿态估计算法的性能。该数据集包含大量标注的人体实例图像,并且支持多种任务的研究与开发工作。
  • COCO行人12
    优质
    这是一个包含COCO数据集中行人类别图像的压缩文件集合的第12部分,适用于研究和开发人员在行人检测与识别任务中使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准数据集,主要用于物体检测和分割任务的研究与开发。该数据集包含了丰富的图像标注信息,包括但不限于人物的边界框、关键点等细节,为学术界及工业界的科研人员提供了宝贵的资源。
  • COCO行人10
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    这是一个包含COCO行人数据集第10部分的压缩文件,内含用于训练和测试的人体检测与识别图像及标注信息。适合研究与开发使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的对象检测和分割的数据集。它包含了大量的图像及其标注信息,特别适用于研究行人的识别与定位问题。该数据集中包含了丰富的场景变化及复杂的背景环境,为研究人员提供了宝贵的测试资源。
  • COCO行人
    优质
    COCO行人数据集压缩包第四部分包含了详细标注的行人图像和相关信息,旨在促进计算机视觉研究中的目标检测与识别工作。 COCO行人数据集是一个广泛使用的图像识别数据集,包含了大量关于行人的图片及相关标签信息。该数据集为研究者提供了丰富的资源来训练和发展各种计算机视觉算法和技术。
  • CCPD2019车牌及字符
    优质
    CCPD2019车牌及字符数据集第四部分是CCPD系列数据集中的一部分,专注于提供丰富的中国车辆牌照及其字符图像样本,用于训练和测试计算机视觉算法的精确度与鲁棒性。 此资源为CCPD2019车牌提取和字符提取的数据集的第四个压缩包(共有七个压缩包)。由于平台限制,需要下载并解压所有文件才能使用完整数据集。其中仅第一个部分需要积分购买。
  • CCPD2019车牌及字符
    优质
    CCPD2019车牌及字符数据集第七部分提供了大量中国车辆车牌图像及其标注信息,旨在促进智能交通系统中车牌识别技术的研究与应用。 该资源为CCPD2019车牌提取和字符提取数据集的第七部分压缩文件。由于平台限制,此数据集被分割成七个独立的部分,用户需要下载全部七份压缩包并同时解压后才能使用完整数据集。仅第一部分需要积分进行下载。
  • GoogleNews-vectors-negative300.bin
    优质
    GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz是包含超过3百万词汇和短语向量的压缩文件的第一部分,用于自然语言处理任务。 KeyedVectors.load_word2vec_format(GoogleNews-vectors-negative300.bin, binary=True)