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Cheque Detection 数据集 - 检查检测

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简介：
Cheque Detection数据集专注于识别与定位文件中的支票区域。此资源为开发及训练支票自动处理系统提供了关键图像样本和标注信息。 P. Dansena, S. Bag 和 R. Pal 在 2017 年 12 月于印度加尔各答举行的第七届模式识别和机器智能国际会议上发表了论文《使用多层感知器区分手写银行支票中的笔墨水》。相关数据集包括 test.txt、train.txt，以及 Cheque Detection_datasets..txt 和 Cheque Detection_datasets..zip 文件。

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  • Cheque Detection 数据集 - 检查检测
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    Cheque Detection数据集专注于识别与定位文件中的支票区域。此资源为开发及训练支票自动处理系统提供了关键图像样本和标注信息。 P. Dansena, S. Bag 和 R. Pal 在 2017 年 12 月于印度加尔各答举行的第七届模式识别和机器智能国际会议上发表了论文《使用多层感知器区分手写银行支票中的笔墨水》。相关数据集包括 test.txt、train.txt，以及 Cheque Detection_datasets..txt 和 Cheque Detection_datasets..zip 文件。
     
  • 绵羊检测数据集 Sheep Detection
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    绵羊检测数据集包含了丰富的标记图像，旨在训练和测试机器学习模型在各种环境中准确识别与定位绵羊的能力。 绵羊检测数据集 1. 简介 该数据集包含203张图像，用于识别其中的绵羊。边界框注释采用PASCAL VOC格式。 2. 数据详情 此数据集中有203张图片，每一张图都包含了需要被检测出来的绵羊。所有图像中的目标对象均以PASCAL VOC格式进行边界框标注。
     
  • Sleepiness Detection Dataset 睡意检测数据集
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    简介：本数据集旨在提供用于开发和评估睡意检测系统的睡眠相关视觉与生理信号，涵盖多种驾驶环境下的受试者状态变化，促进智能安全驾驶技术的进步。 这是睡意检测数据集。根据眼睛是闭合还是睁开进行分类。“Drowsiness Detection Dataset_datasets.txt” 和 “Drowsiness Detection Dataset_datasets.zip” 包含了相关数据。
     
  • 基于UNSW-NB15数据集的入侵检测(Intrusion Detection)
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    本研究利用UNSW-NB15数据集，探索并实施先进的机器学习算法以提升网络入侵检测系统的准确性与效率。 UNSW-NB 15 数据集的原始网络数据包是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室使用 IXIA PerfectStorm 工具创建的，旨在生成现代正常活动与合成当代攻击行为的真实混合体。Tcpdump工具用于捕获100GB 的原始流量（如Pcap文件）。该数据集包含九种类型的攻击。
     
  • 行人目标检测数据集（YOLO-People-Detection-Dataset-1）.zip
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    这是一个专门用于行人目标检测的数据集，包含多种场景下的行人图像，旨在优化和评估如YOLO等算法在行人识别任务中的性能。下载后请根据说明使用。 数据集包含7000多张YOLO行人目标检测图片，并已按照train、val、test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好：names: [Person]，train: ./train/images, val: ./valid/images, test: ./test/images。yolov5、yolov7和yolov8等算法可以直接使用此数据集训练模型，并参考相关博客中的数据集和检测结果。
     
  • YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip
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    本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。
     
  • 跌倒检测数据集跌倒检测数据集
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    跌倒检测数据集是一系列记录人类日常活动及跌倒瞬间的数据集合，主要用于训练机器学习模型识别跌倒事件，保障老年人和行动不便者安全。 跌倒检测数据集是用于研究和开发跌倒检测系统的重要资源。它包含了大量关于人们正常活动与意外摔倒的数据样本，通过这些数据可以训练机器学习模型识别出可能的跌倒事件，从而在老年人护理、智能家庭安全等领域发挥重要作用。 由于原文中仅重复了“跌倒检测数据集”这一短语，并未提供具体细节或相关链接信息，在重写时保留原意并简化表述。
     
  • 《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》
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    COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。 该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。
     
  • 《数据集》灭火器检测数据集《目标检测》
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    该数据集专为灭火器状态的目标检测设计，包含了大量标注清晰的图像和视频资料，旨在提升对不同环境下灭火器识别的准确性和效率。 YOLO与VOC格式的灭火器识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种模型训练。该数据集中唯一的类别是“extinguisher”，包含3262张图片，以及相应的标签文件和yaml配置文件。 这个数据集专门为训练目标检测算法设计，主要关注于识别图像中的灭火器对象。它采用了YOLO（You Only Look Once）格式的标注方式，这种实时物体检测系统以其高效性和准确性而闻名，并且通常包括了用于模型训练的图片、文本标签以及类别信息配置文件。 除了YOLO标准之外，数据集还包含了VOC (Visual Object Classes) 格式的xml标注文件。这些文件详细记录了图像中灭火器的位置和分类信息，非常适合于多种目标检测模型的训练任务。 为了确保最佳的学习效果并评估算法性能，在该数据集中图片被明确地划分成了三个不同的集合：训练集、验证集以及测试集。这有助于开发者在调整超参数时进行有效的学习，并最终对模型的表现进行全面评价。 此数据集包含3262张图像，为深度学习模型提供了充分的样本数量来提高识别精度和泛化能力。由于其广泛的适用性和对未来技术发展的适应性，该数据集已经预处理并适配于不同版本的YOLO算法（包括但不限于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等），这使得研究人员可以方便地进行模型比较与进一步的研究开发工作。 总体而言，灭火器识别数据集在目标检测技术的应用研究中具有重要的实用价值。它不仅为科研人员提供了丰富的训练素材，也为深度学习算法的性能评估和优化提供了一定的支持。
     
  • 跌倒检测：Fall-Detection
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    Fall-Detection是一款先进的跌倒监测系统，利用智能传感器和算法实时监控用户活动状态，在发生意外跌倒时迅速发出警报并通知紧急联系人，确保及时获得援助。 跌倒检测自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践。文中还讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。 （注：原文中包含了一些链接和个人联系方式，在重写时已经全部删除） 去掉具体信息后的版本如下： 自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践，讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。