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深度学习在斑马线检测数据集中的应用。

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简介：
该数据集包含两种类别：即“others”和“zebra”。

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  • 深度学习视角下的斑马线检测数据集
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    本数据集专为深度学习设计，聚焦于从大量交通视频中提取和标注斑马线信息，旨在提升自动驾驶车辆对行人过街区域的识别精度与响应速度。 斑马线数据集包含两类：others 和 zebra。
     
  • 人工智能深度学习中的斑马线检测数据集CDSet-3434
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    简介：CDSet-3434是专为提升自动驾驶技术中的人工智能深度学习能力而设计的数据集，包含大量标注的道路标线图像，用于训练模型精准识别斑马线。 分享一个斑马线检测数据集CDSet-3434，包含3434张车载摄像头采集的真实场景图像，并且每一张都标注好了细节信息，免费开源提供给研究者使用。此外还配套了基于YOLOv5的基准算法。 该数据集中包括白天、雨天、遮挡、变形、截断、夜晚、破损和炫光等真实环境下的3434张图片，其中目标类别分为斑马线和导流线两种类型。整个数据集被划分为训练集（共3080张）与测试集（共354张）。另外还提供了一组额外的1770张图像用于进一步验证模型效果，这些图像是标注了有无斑马线的情况。 CDNet论文详细介绍了该数据集及其应用情况。同时可以找到开源代码和相关演示视频展示检测系统的效果。
     
  • 深度学习：密集人头检测数据集在目标检测中的应用001
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    本研究探讨了深度学习技术中，专门针对密集场景下的人头检测问题，通过构建新颖的数据集来优化目标检测算法的有效性和准确性。 深度学习-目标检测-密集人头检测数据集中的Brainwash 数据集是一个专门用于密集人群头部检测的数据集合。该数据集通过在各种有人群出现的区域拍摄照片，并对这些图像中的人头进行标注而生成。 此数据集包含三个部分：训练集、验证集和测试集。 - 训练集中有10769张图片，标记了81975个人头； - 验证集中包括500张图片，标记3318个人头； - 测试集合同样拥有500张图像，并且标注了其中的5007个头部。 由于文件大小限制的原因，该数据集需要分成两个独立的部分下载和解压。具体来说，“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”为第一个部分；而第二个部分则命名为“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集002”。请确保这两个文件在同一个目录下进行解压缩操作以完成完整的安装过程。 此资源非常适合用于训练和评估密集人群头部的目标识别模型。
     
  • 香烟识别的数据集在深度学习目标检测中的应用
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    本数据集致力于通过深度学习技术实现对各种香烟品牌的精准识别与分类，尤其适用于目标检测领域的研究和实践。 该数据集包含4880张图片，其中包括VOC和YOLO格式的标注文件。此数据集适用于基于深度学习技术进行抽烟行为检测的研究与应用。
     
  • 目标检测在深度学习中的应用.pdf
    优质
    本论文档探讨了深度学习技术在目标检测领域的最新进展与应用，涵盖了多种算法模型及其优化策略，为研究者和开发者提供了全面的理论指导和技术参考。 目标检测的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别及位置，在计算机视觉领域是一个核心问题之一。由于各种物体具有不同的外观、形状以及姿态，并且受成像时光照条件变化或遮挡等因素的影响，因此目标检测一直是该领域的重大挑战。 在计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类（Classification）：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或者一段视频时判断其中包含什么类别对象； 定位（Location）：回答的是“在哪里？”问题，也就是确定某个物体的具体位置； 检测（Detection）：同时解决上述两个问题，“是什么？在哪里？”即不仅要找出目标物的位置还要明确其具体类型； 分割（Segmentation）：包括实例级和场景级别两种形式的分割任务，旨在识别出图像中的每个像素属于哪个特定的目标或背景。
     
  • 乌龟检测的深度学习数据集
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    乌龟检测的深度学习数据集是一个专为识别和定位图像中各种陆龟而设计的高质量标注数据集合，旨在推动野生动物保护领域的计算机视觉研究。 这段文字描述了一个包含580张乌龟图片的数据集。
     
  • Human Activity Train 数据集在 MATLAB 深度学习中的应用
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    本研究利用MATLAB平台探讨Human Activity Train数据集在深度学习模型中的应用，旨在提升对人体活动识别精度与效率。 使用MATLAB进行深度学习分析HumanActivityTrain数据集。
     
  • 斑马线数据集.txt
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    斑马线数据集包含丰富的真实世界图像和视频数据，专注于检测与识别道路中的斑马行人横道，为自动驾驶及交通安全研究提供重要资源。 自己制作的人行道数据集希望能为大家提供帮助。
     
  • 深度学习中的变化检测数据集划分
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    本文探讨了在深度学习框架下如何有效划分变化检测的数据集，以提升模型训练和验证的效果。通过合理分配训练、验证与测试部分，确保算法能准确捕捉到环境或场景的变化，为遥感影像分析等领域提供支持。 变化检测数据集随机划分代码用于将所有的图像对随机划分为train、val、test三部分，每部分包含变化前的图像、变化后的图像以及对应的标注文件。
     
  • 目标检测中的深度学习——密集人头检测数据集002
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    本研究专注于利用深度学习技术进行目标检测，尤其针对复杂背景下的密集人头检测问题。通过构建特定的数据集，优化模型以提高在拥挤场景中的人脸识别精度和效率。 brainwash数据集是一个专门用于密集人头检测的数据集。该数据集通过在人群出现的各种场景下拍摄图像，并对这些人群中的人头进行标注而生成。它包含三个部分：训练集包括10769张图片，共81975个人头；验证集有500张图片，3318个人头；测试集则由500张图片组成，共计5007个人头。这个数据集非常适合用于密集人头目标检测的训练任务。 由于文件大小限制的原因，该数据集被分成了两个部分进行下载。“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”是需要积分的部分，在成功下载并解压此文件后，请继续下载与之同属一个资源中的另一个文件，并在同一目录下解压即可。