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深度学习中的救生衣图像数据集

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简介：
本数据集专为提升深度学习模型在救生衣识别任务上的性能而设计，包含大量标注清晰的图像样本，适用于目标检测与分类研究。 包含五百多张救生衣图像数据，可用于深度学习模型的训练与测试，并适用于YOLO等目标检测或图像分割算法。

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  • 深度学习中的救生衣图像数据集
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    本数据集专为提升深度学习模型在救生衣识别任务上的性能而设计，包含大量标注清晰的图像样本，适用于目标检测与分类研究。 包含五百多张救生衣图像数据，可用于深度学习模型的训练与测试，并适用于YOLO等目标检测或图像分割算法。
     
  • 深度学习中的钓鱼图像数据集
    优质
    本数据集专为深度学习研究设计，包含大量标注清晰的钓鱼活动相关图片，旨在促进渔业监控及生态保护领域的算法开发与应用。 包含六百余张钓鱼图像数据，这些数据已经过简单清洗和筛选，适用于深度学习模型的测试、训练以及目标检测算法。
     
  • 深度学习中的摔倒姿态图像数据集
    优质
    本数据集专注于收集与分析人类摔倒时的姿态图像，旨在为深度学习研究提供宝贵资源，助力开发更有效的跌倒检测系统。 Falling Posture Image Dataset（摔倒姿态图片数据集）来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛。
     
  • 深度学习中的猫狗图像分类数据集
    优质
    本数据集专为深度学习中识别猫与狗设计，包含大量标注图片，用于训练和测试图像分类算法模型。 猫狗数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含25000张图片，测试集则有12500张图片。这个数据集适合初学者尝试使用。
     
  • 深度学习中的桥梁裂缝图像数据集
    优质
    该数据集专注于收集和标注桥梁裂缝的图像，用于支持深度学习模型训练与评估，促进桥梁健康监测技术的发展。 桥梁裂缝图像数据集包含2068张图片，总大小为266MB。该数据集分为训练集、验证集和测试集： - 训练集：1324张图片 - 验证集：413张图片 - 测试集：331张图片
     
  • 基于Yolov5的救生衣和反光衣数据集
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    本研究基于YOLOv5框架，构建并训练了专门针对救生衣与反光衣的数据集模型，旨在提升物体检测精度及效率。 Yolo格式的救生衣/反光衣数据集包含超过1000张图片。该数据集用于训练识别救生衣和反光衣的目标检测模型。
     
  • 用于图像去雾的深度学习数据集
    优质
    本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。 用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。
     
  • 图像情感分类的深度学习数据集
    优质
    本数据集专为图像情感分类设计，包含大量标注图片，旨在利用深度学习技术提升模型对人类情绪识别的准确性。 公开图像情感数据集Twitter 2015及Twitter 2017包含了大量带有情绪标签的图片，用于研究社交媒体上的视觉内容与用户情感之间的关系。这些数据集为学者们提供了宝贵的资源来探索如何通过分析图像来理解人们的心理状态和社会行为。
     
  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
    优质
    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。
     
  • 肺炎分类的深度学习图像数据分析集
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    本数据集运用深度学习技术对肺炎影像进行分类分析，旨在提供一个全面且精准的肺炎类型识别工具，助力医学研究与临床诊断。 深度学习图像分类数据集用于肺炎分类，包含COVID、Lung_Opacity、Normal和Viral Pneumonia四个类别，总共有超过2万张图片，适用于深度学习领域的图像分类研究。