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手动检测训练数据库

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简介：
本项目专注于介绍和演示如何通过手动方式构建及验证用于机器学习模型的训练数据库，强调数据清洗、标注与质量控制的重要性。 人手检测系统的训练图像集包含详细的Matlab文件标注，这些文件精确地指明了人手出现的位置和大小。经过训练后，系统能够有效地检测出人手。

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  • 手动检测训练数据库
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    本项目专注于介绍和演示如何通过手动方式构建及验证用于机器学习模型的训练数据库，强调数据清洗、标注与质量控制的重要性。 人手检测系统的训练图像集包含详细的Matlab文件标注，这些文件精确地指明了人手出现的位置和大小。经过训练后，系统能够有效地检测出人手。
     
  • YOLOv4人脸检测训练数据集
    优质
    简介：该数据集专为优化YOLOv4算法在人脸识别任务中的性能而设计，包含大量标注的人脸图像，助力研究人员与开发者提升模型准确度。 这是一个YOLOv4人头检测器训练数据集，是从网友分享的数据集中生成的，适用于Yolov4。仅供学习使用。如涉及侵权，请联系删除。谢谢。
     
  • yolov5口罩检测训练数据.txt
    优质
    本文件包含用于训练YOLOv5模型进行口罩检测的数据集，内含大量标注了佩戴或未佩戴口罩的人脸图片及对应标签信息。 使用Yolov5训练口罩检测的训练集已经清洗过，可以直接下载使用。
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv3的目标检测模型设计，包含大量标注了人脸及口罩佩戴情况的图像，旨在提升模型在不同场景下识别和定位戴口罩人员的能力。 我已经使用Yolov3训练完成了一个包含大约4000个样本的数据集，并用它来进行学习。
     
  • 行人的检测训练库
    优质
    《行人的检测训练库》是一款专为行人识别设计的数据集和模型训练工具，适用于开发智能监控、自动驾驶等领域的应用系统。包含丰富的行人图像及标注信息，助力研究人员提升算法精度。 行人检测训练库包含12000个负样本和2400个正样本。
     
  • 水位尺目标检测训练数据集
    优质
    本数据集包含大量标记图像，专为训练和评估水位尺的目标检测算法而设计，适用于洪水监测与预警系统研发。 目标检测训练数据集采用VOC格式，包含了xml标注文件，可以用于进行目标检测训练，并识别水尺以执行后续的水尺识别操作。
     
  • YOLO火车检测训练数据集 train_VOCtrainval2012.zip
    优质
    本数据集为YOLO算法优化而设，包含大量标记的火车图像，旨在提升模型在铁路场景下的目标检测精度与效率。 1. YOLO火车检测数据集 2. 类别名：train 3. 来源：从VOC train va 2012数据集中单类别提取得到 4. 标签类别：txt和xml两种 5. 图片数量：589张
     
  • 训练数据/测试数据
    优质
    简介：本资源提供关于如何准备和使用机器学习中的训练数据与测试数据的相关信息。包括最佳实践、常见问题解答及实例代码。 在机器学习实战中，手写数字识别系统需要使用训练数据和测试数据。
     
  • MNIST手写数字测试与训练数据集
    优质
    简介：MNIST手写数字数据集包含大量经过标注的手写数字图像，广泛用于机器学习模型特别是卷积神经网络在识别数字任务上的训练和测试。 表格形式（CSV）的MNIST训练测试集通常包括mnist_test.csv、mnist_train.csv、mnist_test_10.csv、mnist_train_100.csv等文件，这些数据格式与大多数电子表格和数据分析软件兼容。其中，mnist_train.csv包含60,000个标记样本，而mnist_test.csv则有10,000个标记样本；另外两个较小的子集文件中，mnist_test_10.csv只有10条记录，而mnist_train_100.csv则包括了100条记录。在深入研究之前，我们通常会先用这些小数据集来验证算法的有效性，然后再使用完整的训练和测试集合进行全面评估。
     
  • 手机玩耍检测与YOLOv5训练模型及3000张数据集
    优质
    本项目致力于开发手机使用习惯分析工具，利用深度学习框架YOLOv5训练模型，并基于3000张图像数据集优化算法性能。 使用Yolov5进行玩手机检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线等相关内容。该项目是在一个包含3000多张图片的数据集上完成的，目标类别为“play_phone”，数据集中标签格式有txt和xml两种形式，并且已经用pyqt界面进行了展示。 使用的编程框架是PyTorch，代码语言为Python。