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标贝数据集的10000条标注数据，用于基础模型训练

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本数据集包含10000条精心标注的数据样本，专为促进基础模型的高效训练和优化而设计。 标贝数据集用于基础模型训练的语音标注数据包含10000条记录。

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  • 标贝数据集的10000条标注数据，用于基础模型训练
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    本数据集包含10000条精心标注的数据样本，专为促进基础模型的高效训练和优化而设计。 标贝数据集用于基础模型训练的语音标注数据包含10000条记录。
     
  • 用于AI语音合成训练的标贝男声数据集，包含10000条带标注音频
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    本数据集提供高质量的中文男性声音样本，共计10000条带有详细标注的语音文件，专为AI语音合成技术的开发与优化而设计。 标贝男声数据集用于人工智能语音合成训练，音频采用频率为22050。此数据分为两个分包，这是第一个分包。标注数据的地址也已提供。
     
  • 标贝男声数据集，适用于AI语音合成训练，包含10000条音频及对应标注
    优质
    标贝男声数据集专为AI语音合成设计，内含10000条高质量音频及其详细标注信息，助力提升语音合成系统的自然度与流畅性。 标贝男声数据集用于人工智能语音合成训练，音频采用频率为22050赫兹。此数据分为两个分包，这是第二个分包。第一个分包的相关信息可以在相应的平台上找到。标注数据的地址也在相同的平台提供。
     
  • UA-DETRAC训练数据集标注
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    UA-DETRAC训练数据集标注是一项针对交通场景下的视频检测与追踪任务而设计的数据注释工作，包含了大量车辆行为及运动信息。 UA-DETRAC数据集包含三个主要的标注文件：DETRAC-Train-Annotations-MAT.zip、DETRAC-Train-Annotations-XML.zip 和 DETRAC-Train-Annotations-XML-v3.zip。
     
  • COCO 2017 数据集训练集的 TXT 标注文件，用于 YOLOv5 训练
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    这是一个包含COCO 2017数据集训练图像信息的TXT标注文件集合，专为YOLOv5目标检测模型的训练设计。 此文件包含将COCO2017训练集的原JSON格式标注转换为XML文件标注再转化为TXT格式的所有图片的标注，共有118287个TXT文件。
     
  • Yolov8目标检测空间推理数据集与标注，适用于训练完整的目标检测模型的数据集及标注
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    本数据集专为Yolov8设计，包含丰富的空间推理信息和精准标注，旨在支持高效训练和完善目标检测模型。 内容概要： 空间推理验证码数据集+完整标注 适用场景： 适用于训练空间推理验证码的目标检测模型。我自己也基于此数据集及标注数据训练出了识别率98%以上的某客空间推理验证码的识别模型。 更多建议： 如果你是刚接触YOLO目标检测模型，建议先查看我的博客主页，其中包含手把手教学的内容。
     
  • DeepScores个人标注训练数据集
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    DeepScores是由研究人员创建的一个大规模音乐符号图像数据集，包含大量由人工精细标注的乐谱图片和对应的MIDI文件，旨在推动音乐识别技术的发展。 DeepScores训练数据集包含了个人标注的数据。
     
  • YOLOv5吸烟行为检测代码及预训练模型+含5000条标注数据的数据集
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    简介：本项目提供YOLOv5框架下的吸烟行为检测代码与预训练模型，并附带一个包含5000条详细标注的数据集，助力高效准确的行人行为识别研究。 YOLOV5吸烟行为检测提供了两种训练好的模型，并包含各种训练曲线图及数据集。该数据集中有超过5000张使用LabelImg软件标注的图片，格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke；可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测任务。 此外，还有相关的数据集与检测结果供参考。采用pytorch框架开发，并且代码是用Python编写的。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
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    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
     
  • 已标注的香烟数据集，适用于Yolo目标检测训练
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    这是一个专门用于训练YOLO（You Only Look Once）模型进行物体检测任务的数据集，包含大量标记清楚的香烟图像。 标注好的香烟数据集，用于YOLO目标检测训练。