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包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件

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简介：
这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。

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  • 包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件
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    这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。
     
  • 包含5850张图片的人脸数据集，所有图片均已手工标注并配有对应的.xml文件
    优质
    这是一个庞大的人脸图像数据库，内含5850张图片，并且每一张都经过人工精确标注，附有详细描述信息的.xml文件。 我们已经完成了5850张人脸的数据集的手工标注工作，包括了5850张图片以及对应的生成的.xml文件。这些数据可以用来训练出识别度极高的.h5模型和.pth模型，其中人脸的识别准确率高达99.9%，涵盖了侧面、斜面等多种角度的人脸图像。
     
  • 包含8000张图片的口罩数据集已完成标注
    优质
    本项目成功构建了一个独特的口罩图像数据库，内含8000张已标注图片，为面部识别与疫情防控研究提供了宝贵的资源。 已标注好的口罩数据集包括face和mask两部分。
     
  • 已完成标注的车辆数据集.rar
    优质
    该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。
     
  • 5973个安全帽数据集，已完成全部标注，包含图片及生成的XML文件
    优质
    本数据集包含5973张图像和对应的XML文件，所有样本均已精确标注，适用于物体检测与识别研究。 已完成了5973个安全帽数据集的全部标注工作，包括图片和生成的xml文件，这些资料可用于训练yolov框架以生成精确度高的.h5模型和.pth模型。
     
  • 包含340张图片的水果XML标注数据集
    优质
    这是一个含有340张图片的水果XML标注数据集，适用于训练和测试图像识别模型，助力于水果分类与识别的研究。 我们有一个水果数据集，包含三种类别：苹果、香蕉和葡萄。整个数据集中共有340张图片，并且这些图像的标签是以XML格式进行标注的。使用的标注工具是精灵标注助手。
     
  • 车辆车牌图像数据集，含精选图片及详细标注的XML文件
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    本数据集包含精心挑选的高质量车辆车牌图像，并配有详细的XML标注文件，为训练精确的车牌识别模型提供理想的数据支持。 车辆车牌数据集包含精心挑选的图片和精细标注的xml文件，适用于yolov3、yolov4及yolov5训练，并能达到95%以上的准确度。
     
  • 包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注
    优质
    这是一个专业级别的车辆图像数据集，内含1400张多样化的车辆照片，包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等，每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集，涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型，并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件，这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型，能够达到超过98%以上的识别准确度。
     
  • MSRA图像数据集（包含1000张带有真实标注的图片）
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    本MSRA图像数据集包含了1000张具备精准注释的真实世界图片，为计算机视觉领域的研究提供了宝贵的资源。 MSRA数据库用于评估图像显著性检测算法的性能。该数据库包含真实标记的数据集，可以用来进行对比分析和定量效果测量。
     
  • YOLO目标检测与车辆检测数据集已完成标注可直接应用（含1254张图片及对应标注文件）.rar
    优质
    本资源包含1254张图像及其对应的YOLO格式标注文件，适用于目标检测和车辆检测任务。可以直接应用于模型训练或测试，加速研究与开发进程。 1. 资源描述：提供YOLO目标检测与车辆检测数据集（包含1254张图像及其对应的已标注文件）。 2. 资料内容：该数据集中包含了各种类型的车辆，具体分为五个类别——救护车、公交车、轿车、摩托车和卡车。这些资料可以直接用于涉及车辆的神经网络训练项目中。 3. 适用对象：此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中的使用。 4. 更多数据集合与仿真源码可自行寻找所需内容下载。 5. 资源提供者简介：一位来自知名企业的资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C++和Java编程经验，并专注于YOLO算法仿真的研究。此外，在计算机视觉领域（如目标检测模型）、智能优化算法、神经网络预测技术以及信号处理等方面也有深厚造诣。同时在元胞自动机的应用开发、图像处理技巧及智能控制策略等领域颇有建树，对于路径规划和无人机等领域的算法仿真也有所涉猎。欢迎对相关话题感兴趣的同行进行学术交流与共同探讨。