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已分类的Corel图像库共1000幅

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简介：
本资料包包含1000幅精心挑选和分类的高质量Corel图像，适用于各种设计项目，涵盖广泛的主题与风格。 我在进行图像研究时找到了这个图像库，在网上下载了很多次，浪费了不少时间，因为很多资源的描述与实际内容不符。我整理后上传了这个压缩包，希望能为以后进行图像研究的人提供一些帮助。该图库包含1000幅图片，分为10类，每类有100张。大多数做图像研究的人都会选择使用Corel图像库来进行实验结果的比较。原本我还想一起打包上传一个未分类的、含有10,000幅图片的图库，但因为超过了60M无法上传，所以只能分开上传了。如果有需要的话也可以下载这部分内容。

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  • 已分类的Corel图像库共1000幅
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    本资料包包含1000幅精心挑选和分类的高质量Corel图像，适用于各种设计项目，涵盖广泛的主题与风格。 我在进行图像研究时找到了这个图像库，在网上下载了很多次，浪费了不少时间，因为很多资源的描述与实际内容不符。我整理后上传了这个压缩包，希望能为以后进行图像研究的人提供一些帮助。该图库包含1000幅图片，分为10类，每类有100张。大多数做图像研究的人都会选择使用Corel图像库来进行实验结果的比较。原本我还想一起打包上传一个未分类的、含有10,000幅图片的图库，但因为超过了60M无法上传，所以只能分开上传了。如果有需要的话也可以下载这部分内容。
     
  • Corel 10000 & 1000 图像库
    优质
    《Corel 10000 & 1000图像库》是一款由Corel公司提供的庞大视觉资源包，内含超过一万张高质量图片和一千幅矢量插图，适用于各种设计项目。 图像检索和图像分类常用的库在压缩文件中有两个文件夹：一个名为corel1000包含一千幅图像，另一个名为corel10000包含一万幅图。
     
  • 用于图像分类的Corel图像库
    优质
    本图像库专为图像分类设计，涵盖丰富多样的Corel图片资源。适用于研究与开发领域，助力提升图像识别技术精度和效率。 这个图像库适用于图像模式识别和分类任务，包含超过1000幅不同类别的图片，包括人物和风景等多种类型。
     
  • Corel 1000 数据集
    优质
    Corel 1000数据集是由大量图像和对应标签组成的一个视觉识别训练资源，广泛应用于计算机视觉与深度学习领域。 在图像处理领域常用的Corel数据集包含10类图像，每类有100幅图片，总计1000张。这些图像是为了进行各种图像处理任务而设计的，并且具有很好的颜色和纹理特征，在实际应用中非常广泛。
     
  • BP.rar_BP分类图库_.bp图像_基于Matlab的图像分类_图像分类网络
    优质
    本项目提供一个基于Matlab开发的BP（Back Propagation）神经网络图像分类工具包。包含多种类型的.bp格式图像数据集，用于训练和测试各类图像分类任务，适用于科研与教学用途。 BP网络在图像分类任务上可以运行，并且针对不同的图片只需稍作调试即可使用。
     
  • ImageNet的1000类分类
    优质
    ImageNet的1000类分类是大规模视觉识别挑战赛的核心任务，旨在通过深度学习技术实现对自然图像中的物体进行精细区分和准确标注。 ImageNet包含1000个分类的图像数据集。
     
  • 真实的Corel-5K图像库 标准训练集和测试集
    优质
    真实的Corel-5K图像库提供了一个包含五千张图片的标准数据集合，用作计算机视觉与机器学习领域中的训练及测试资源。该库旨在促进图像识别、分类等技术的研发工作。 深圳电信培训中心的徐海蛟博士使用真正的Corel-5K图像数据集进行教学。该数据集包含科雷尔（Corel）公司收集整理的5000张图片，因此命名为Corel-5K。学生可以利用这些图片来进行科学图像实验，如分类和检索等。 Corel-5k是用于图像标注实验的事实标准数据集，并且被广泛应用于比较不同算法在性能上的表现。该库由五十个CD组成，每个包含10张大小相等的图片（共500张），涵盖多个主题领域，例如公共汽车、恐龙和海滩等等。 Corel-5k通常会被分成三个部分：4,000幅图像作为训练集；500幅用于调整模型参数的验证集以及剩余的500个用来评估算法性能。在找到最优模型参数后，这4,500张图片（即之前的训练和验证集合）将被混合在一起重新构成一个新的更大的训练数据集。 每一张Corel-5K中的图像都被标注了1到5个关键词，在整个数据库中总共有374种不同的标签。在测试集中，则使用263个这些标签进行评估算法性能的实验。 学生可以自行从图片中提取各种低级视觉特征，例如RGB、Lab颜色空间、HSV色彩模型、SIFT（尺度不变特征变换）、GIST和HOG等，并利用svm（支持向量机）、knn（K近邻算法）、adaboost（自适应增强学习） 逻辑回归、随机森林以及MIML-SVM, MIML-KNN, MIML-Boost等多种机器学习方法来进行多类与多标签的实验。
     
  • EasyUI图标库（约两千个，部分已分类）
    优质
    本图标库提供超过两千个图标资源，广泛适用于网页开发设计中。其中部分图标已按照功能或主题进行了细致分类，便于开发者快速定位和选取所需素材，极大提升工作效率。使用这些图标能够帮助创建美观且用户友好的网站界面。 一共有大约两千个图标，其中部分小图标已经归类好。
     
  • H3C图标库（含40页1000种类型）
    优质
    简介：H3C图标库包含超过1000种类型的高质量图标，精心编排在40个页面中，为用户提供了丰富多样的选择，适用于各种设计需求。 我们提供各种类型的网络图标，包括交换机、路由器、服务器等多种图形元素，共计40页超过1000种图标，能够满足您的需求。