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口罩检测与识别数据集（含1200训练样本及400测试样本）.zip

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简介：
本数据集包含1600张图像，旨在用于口罩佩戴情况的检测和识别研究。其中1200张为训练样本，400张为测试样本，适用于开发相关的人脸识别系统或监控程序。 我们有一个口罩检测识别数据集，包含1200张训练图片（600张佩戴口罩、600张未佩戴口罩）和400张测试图片（各200张）。利用YOLO算法在该数据集中进行了两阶段的模型训练：首先冻结backbone部分进行25个epoch的预训练，然后解冻所有参数继续训练了另外25个epoch。最终，在测试集上的mAP达到了90.75%。

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  • 口罩检测与识别数据集（含1200训练样本及400测试样本）.zip
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    本数据集包含1600张图像，旨在用于口罩佩戴情况的检测和识别研究。其中1200张为训练样本，400张为测试样本，适用于开发相关的人脸识别系统或监控程序。 我们有一个口罩检测识别数据集，包含1200张训练图片（600张佩戴口罩、600张未佩戴口罩）和400张测试图片（各200张）。利用YOLO算法在该数据集中进行了两阶段的模型训练：首先冻结backbone部分进行25个epoch的预训练，然后解冻所有参数继续训练了另外25个epoch。最终，在测试集上的mAP达到了90.75%。
     
  • 口罩检测标签数据集样本
    优质
    该数据集包含大量口罩检测的标签信息，旨在为研究人员和开发者提供高质量的数据支持，以促进口罩佩戴识别技术的发展与应用。 已经打过标签的口罩检测数据集包含一个数据样本。训练集中包括100个带有口罩的数据和100个人脸数据；测试集中有50个带口罩的数据。如需获取更多数据（例如2000+），可以查阅相关资源。
     
  • 验证码数据集（含20000训练样本及10000测试样本）
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    本数据集包含30000个验证码图像样本，旨在提升模型识别能力。其中，20000张图片用于训练，10000张作为测试集以评估模型性能。 验证码数据集包含20000个样本用于训练验证码识别模型，并配有10000个测试集合的数据。所有训练集的标签存储在train文件夹中的label.csv文件里。图片尺寸为105*35，使用时可以调整至120*40以适应不同的需求。这些数据可用于人工智能图像验证码识别系统的训练和学习过程。
     
  • 车辆检测训练数据集-正样本集
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    车辆检测训练数据集-正样本集包含了大量标记为包含车辆图像的数据，旨在用于开发和评估车辆识别算法性能。 车辆检测在计算机视觉领域是一项重要的任务，在智能交通系统、自动驾驶及安全监控方面发挥着关键作用。本训练集专为车辆检测设计，提供了大量的正样本图片用于模型的训练与优化。 深入理解车辆检测的重要性：它通过分析图像或视频流来识别和定位车辆，有助于了解道路状况、预防交通事故，并支持自动驾驶汽车决策制定。在智能交通系统中，可以利用该技术进行流量统计、违规行为监测（如超速驾驶或闯红灯）以及安全预警等。 本训练集包含超过4302张经过预处理的车辆图片，尺寸统一为33*33像素。归一化确保所有图像大小一致，有助于提升模型训练效率和泛化能力。这种小尺寸图像适合轻量级模型如MobileNet或SqueezeNet在资源受限设备上的运行。 训练分类器通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：除了归一化外，还包括颜色校正、裁剪等操作以增强模型的泛化性能。 2. 构建模型：选择合适的深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）和网络结构如CNN，并考虑本训练集图片尺寸小的特点选用适合的小图像架构。 3. 训练过程：将数据划分为训练、验证与测试集合，采用反向传播及优化算法调整参数。 4. 模型评估：通过验证和测试集合来衡量模型性能，常用指标包括准确率、精确度、召回率以及F1分数等。 5. 调参优化：根据评估结果微调超参数如学习速率、批次大小以提高整体表现。 标签“车辆数据集”、“车辆检测”、“车辆识别”和“车辆正样本”，表明该数据集专门针对与之相关的分类及检测任务。所有图片均为包含目标物体的正样本，没有未含目标物（负样本）的图像。训练过程中使用这些正样本来教会模型识别出车辆，并避免误报非相关对象。 实际应用中通常结合YOLO、SSD或Faster R-CNN等物体检测框架进行车辆定位与跟踪，这对于实时场景下的精确度至关重要。 总之，该数据集提供了丰富的车辆图片资源，有助于训练和优化针对车辆检测的分类器。通过利用这些资料，开发者能够构建出在各种环境下准确识别目标车辆的人工智能模型，进一步推动智能交通系统及自动驾驶技术的进步和发展。
     
  • MNIST数据集，含6万个数字训练样本及1万个测试样本
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    简介：MNIST数据集包含手写数字图像，用于机器学习模型训练与验证。该数据集包括6万张训练图像和1万张测试图像，每幅图像是28x28像素的手写数字。 MNIST数据集包含6万个数字的训练集和1万个数字的测试集。
     
  • 婴儿啼哭声音识别数据集（含训练与测试样本，超1700条）
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    本数据集包含超过1700条婴儿啼哭声记录，分为训练和测试两部分，旨在帮助开发能够识别不同啼哭原因（如饥饿、困倦等）的智能系统。 婴儿哭声识别数据集包含训练集和测试集，共有1700多条记录。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • WiderPerson（密集行人检测）Yolov8格式数据集，包含8000个训练样本、1000个验证样本和4382个测试样本
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    本数据集为基于YOLOv8的WiderPerson密集行人检测项目设计，含8000张训练图像、1000张验证图像及4382张测试图像，旨在提升复杂场景下的行人识别精度。 WiderPerson数据集是一个用于行人检测的基准数据集，专门针对拥挤场景设计。该数据集由中国科学院自动化研究所的生物测定和安全研究中心(CBSR)以及国家模式识别实验室(NLPR)共同发布。与许多其他行人检测数据集不同的是，WiderPerson的数据图像来源于多种不同的场景，并不仅仅局限于交通环境，这使得它在处理多样性和复杂性方面具有显著优势。 该数据集中共有13,382张图片，标注了大约40万个不同程度遮挡的人体样本。这些图片被随机分为训练、验证和测试三个子集，分别包含8,000张、1,000张以及4,382张图像。标注信息包含了各种行人类型，包括正常行走的行人、骑自行车者、部分被遮挡的身体部位、人形物体以及其他难以区分的人群聚集情况等，从而能够全面评估在真实场景中行人检测算法的表现。 值得注意的是，与CityPersons和WIDER FACE数据集类似，在WiderPerson测试集中提供的图像没有公开标注文件。
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
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    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。