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印度手语数据集 - 数据集

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简介：
印度手语数据集是一套专为印度手语设计的数据集合，包含大量手势图像和视频资料，旨在促进印度手语的研究与应用。 这是一个印度手语数据集：Indian Sign Language Dataset_datasets.txt 和 Indian Sign Language Dataset_datasets.zip。

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  • 印度手语数据集 - 数据集
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    印度手语数据集是一套专为印度手语设计的数据集合，包含大量手势图像和视频资料，旨在促进印度手语的研究与应用。 这是一个印度手语数据集：Indian Sign Language Dataset_datasets.txt 和 Indian Sign Language Dataset_datasets.zip。
     
  • 手语数字数据集_手语数据集_数字手语数据集
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    这是一个专门收集和整理的手语数字表达的数据集合，旨在为研究者、开发者以及聋人社区提供一个标准化的资源库，促进手语识别技术的发展与应用。 手语数字数据集用于训练分类SVM模型。
     
  • 印度高光谱数据集
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    印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。
     
  • 【高光谱图像数据集】印度潘尼斯数据集
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    简介：印度潘尼斯高光谱图像数据集是一套详尽记录了特定区域地物信息的数据集合，广泛应用于土地覆盖分类、目标检测等领域。 该场景由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部的印度潘斯测试站点采集，包含145×145个像素和224个光谱反射率波段，在0.4至2.5微米范围内。此场景是更大图像的一部分。印第安潘斯场景中三分之二是农业用地，三分之一为森林或其他自然植被。该区域有两条主要的双车道公路、一条铁路线以及一些低密度住宅和其它建筑及小路。由于拍摄时间在六月，部分农作物如玉米和大豆尚处于早期生长阶段，覆盖率不到5%。 地面实况数据被划分为十六个类别，并非所有分类都是互斥的。我们还通过移除水吸收区域内的波段（即104-108、150-163以及220）将光谱带数量减少到200个。印度潘斯的数据可以通过普渡大学MultiSpec网站获取。 该场景没有包含联系方式和网址信息，因此在重写时无需特别说明这些内容的缺失或修改。
     
  • 印度松树高光谱数据集
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    印度松树高光谱数据集是由高分辨率光谱图像组成，专门用于印度地区的松树研究。该数据集为生态学、林学及遥感技术的研究提供了宝贵资源。 Indian pines印第安农场高光谱数据集包含200个波段，尺寸为145*145*200。
     
  • 印度潘斯-帕维亚数据集
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    印度潘斯-帕维亚数据集是由印度研究者建立的一个包含大量印度地区人口统计数据和健康信息的数据集合，用于支持各类社会经济及公共卫生研究。 高光谱图像通用数据集文件小，占用内存少且验证速度快，非常适合学生使用。在Python环境下可以采用以下代码进行读取：`load_data1 = sio.loadmat(PaviaU_path)` 和 `data2 = load_data1[paviaU]`。
     
  • LCQMC数据集——语义相似度测试集
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    LCQMC数据集是一个专为中文设计的语义匹配测试集合，用于评估机器理解句子之间语义相似性的能力。 LCQMC 数据集是一个语义相似度数据集。这句话需要重复四次吗？如果只需要一次，请看下面的表述： LCQMC 数据集是用于研究语义相似度的数据集合。
     
  • 字体打印数据集
    优质
    字体打印数据集包含了多种字体和打印风格的文本图像样本，旨在用于OCR技术、文字识别算法的研究与开发。 数据集由该博客中的代码生成，并且运行这些代码所需的原始字体也需要准备齐全。
     
  • 印尼GeoJSON集合：印度尼西亚地理数据文件收集
    优质
    本资源为印尼GeoJSON集合，包含各类详尽的地理信息数据文件，适用于地图绘制、地理位置分析及研究等。 印尼省数据 - indonesia-province.zip：SHP格式的印度尼西亚省 - indonesia-province.json：GeoJSON格式的印度尼西亚省 - indonesia-province-simple.json：简化版的GeoJSON格式，文件大小较小。 - id-all.geo.json：印度尼西亚省GEOJSON - id-all.svg：印度尼西亚SVG地图 - indonesia.geojson：来自成长亚洲的印度尼西亚GEOJSON 这些数据包括了不同格式的地图文件，方便用户根据需要进行选择和使用。
     
  • 手写体识别数据集 手写体识别数据集
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    手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。 识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。 例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。 除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。 综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。