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包含四百张简笔画图片的汇集。

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简介：
本资源包含丰富的简笔画素材，对于希望学习绘画的朋友们，能够直接进行学习和借鉴。这些素材特别适用于Photoshop、CorelDRAW等图形处理软件的调用。此外，通过使用手绘软件以及上色工具，可以制作出精美的样图，并提供恰当的色彩搭配方案，以供参考。

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  • 多种风格的简笔画图片400张
    优质
    本合集包含400张不同风格的简笔画图片，涵盖人物、动物、植物及日常物品等主题，适合绘画爱好者学习与创作。 简笔画素材适合学画画的朋友学习参考，并且可以用于PS、coreldraw等软件调用。这些素材也可以作为手绘或上色软件中的样图使用，提供了丰富的颜色搭配选项。
     
  • 包含四类垃圾的标注数据集（约3000张图片）
    优质
    本数据集包含了大约3000张图片，涵盖了四大类生活垃圾图像，为垃圾分类相关模型训练提供了详实的数据支持。 2023年比赛要求如下：初赛阶段生活垃圾智能分类装置需识别的四类垃圾主要包括： 1. 有害垃圾：包括各种型号电池（如1号、2号、5号）、过期药品及内包装等； 2. 可回收垃圾：易拉罐和小矿泉水瓶； 3. 厨余垃圾：例如小土豆、切过的白萝卜或胡萝卜，尺寸与电池相当； 4. 其他垃圾：包括瓷片、鹅卵石（大小类似小土豆）以及砖块等。 进入决赛后，生活垃圾智能分类装置需要识别的四类垃圾种类和形状将通过现场抽签决定。此外，在决赛中同时投入进行识别处理的垃圾数量至少为两件及以上，并且每种垃圾重量均不超过150克。
     
  • MNIST数据集包含60000张图片
    优质
    MNIST数据集包含了60,000张训练图像，每一张都是手写的数字（从0到9）的黑白二值化扫描图，是机器学习中经典的图像识别数据集。 训练集包含50000张图片，测试集包含10000张图片。
     
  • MNIST数据集包含70000张图片
    优质
    简介：MNIST数据集由70000张手写数字图片组成，是机器学习中广泛使用的数据集，用于训练和测试图像识别算法。 MNIST数据集包含70000张图片。
     
  • ORL人脸数据集包含400张图片，涵盖四十类人脸
    优质
    简介：ORL人脸数据集由40个不同个体的400张面部图像构成，是人脸识别技术研究中广泛使用的基准数据库之一。每类含10幅图像，在变化光照和表情下拍摄。 ORL人脸数据集包含40个不同人的400张图像，该数据集由英国剑桥的Olivetti研究实验室在1992年4月至1994年4月期间创建。此数据集中有40个目录，每个目录下存放着对应一个人的10张图像。所有的图像是以PGM格式存储，为灰度图，并且每张图片的尺寸是宽度92像素和高度112像素。
     
  • 包含300多张迪士尼动画图片的卡通风格迁移数据集
    优质
    这是一个独特的卡通风格图像转移学习的数据集，包含了超过300张经典的迪士尼动画图片，为研究和开发提供丰富的视觉资源。 cartoon数据集包含300多张图片，大部分是迪士尼动画的图像，适用于风格迁移任务。
     
  • 梨果实图像数据集，包含1400+张图片
    优质
    本数据集收录了超过1400张梨果实的高质量图像，旨在为农业科研、机器视觉及水果分类研究提供详实的数据支持。 我们有一个梨果实图像数据集，包含1400多张图片。我们将使用深度学习技术中的YOLO V5进行相关研究或应用开发。
     
  • 500张图片合集打包
    优质
    本合集包含精选500张高质量图片，涵盖风景、人物、静物等多个主题，适用于设计、学习与欣赏。 内含音频和视频格式转换器及编辑工具。
     
  • UKBench前十百张图片的数据集 first1000.zip
    优质
    first1000.zip数据集包含了UKBench竞赛中前一百名参赛作品的图像，为视觉相似性搜索的研究提供了丰富的素材。 在Python计算机视觉的图像搜索领域中，我发现了一个非常重要的数据集，并将其收集整理好了。希望这个资源能帮助大家在复现代码时使用到。
     
  • 家具图像分类数据集，包含9346张图片
    优质
    该数据集包含了9346张家具图片，旨在促进家具图像的自动分类研究，为机器学习模型提供丰富的训练和测试资源。 家具分类图片数据集包含9346张家具图像，文件内有每张图像的路径、注释标签以及类别信息。