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关于人工智能车道线识别的标注数据集及JSON文件

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  •      文件类型：RAR

简介：
本项目提供用于训练和评估人工智能车道线识别算法的数据集，包含丰富的图像样本及其对应的JSON格式标签文件，助力自动驾驶技术研发。 智慧物流车道线分割数据集包含200张不同照明环境下的车道线图像，并划分为训练集与验证集。此数据集可用于智慧物流中的定位和路径规划任务。使用该数据集进行路面车道线标注时，发现工作较为困难。

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  • 关于人工智能车道线识别的标注数据集及JSON文件
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    本项目提供用于训练和评估人工智能车道线识别算法的数据集，包含丰富的图像样本及其对应的JSON格式标签文件，助力自动驾驶技术研发。 智慧物流车道线分割数据集包含200张不同照明环境下的车道线图像，并划分为训练集与验证集。此数据集可用于智慧物流中的定位和路径规划任务。使用该数据集进行路面车道线标注时，发现工作较为困难。
     
  • 车牌识别用的人工智能数据集
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    本数据集专为训练和评估车牌识别系统中的人工智能算法设计，包含大量车辆图像及标注信息，旨在提升模型在各种复杂环境下的准确性和鲁棒性。 在机器学习项目中，数据集通常被分为训练集、测试集和验证集三个部分。训练集用于模型参数的调整与优化；测试集则用来评估最终模型的效果；而验证集主要用于选择最佳超参数以及防止过拟合现象的发生。这种划分方式有助于提高算法性能并确保其泛化能力。
     
  • 车辆识别与车型分类的人工智能公开数据集
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    本数据集为促进车辆识别及车型分类研究而设计，包含大量标注图像，涵盖各类常见车型视角和场景变化，助力AI模型训练与性能优化。 我们使用一个包含2000张高分辨率图片的汽车公共数据集来训练模型，这些图片已经被标记为10种不同的车型：巴士、出租车、卡车、家庭轿车、中巴车、吉普车、SUV、重型卡车、赛车和消防车。这个数据集旨在帮助进行车辆识别与分类的研究工作。
     
  • 人工智能钢筋计数的标注数据集
    优质
    本数据集专为训练和测试人工智能钢筋识别与计数算法而设计，包含大量经过精确标注的建筑结构图像及详细注释信息。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集共计包含569张VOC格式的训练集标注图片和85张测试集未标注图片。此部分为训练集标注文件，可用于钢筋计数算法开发工作。参考相关博客可以查看图片质量，可以根据需要决定是否下载。
     
  • 高质量的手工标注人车识别VOC数据集1000张
    优质
    本数据集包含1000张高质量图片，每一张都经过精细的人工标注，准确标示出行人和车辆的位置及类别信息，适用于训练与评估视觉目标检测算法。 高质量的人车识别VOC数据集包含1000张图片（xml文件），本人亲测训练后检测效果良好，所有标注均为纯手工完成，质量有保证。
     
  • 关于人工智能中表情识别的训练数据
    优质
    本文探讨了在人工智能领域中表情识别技术所需的训练数据的重要性、收集方法及应用前景，旨在促进更准确的表情分析模型开发。 与文章配对的数据集和预训练模型已经上传。下载后，请将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压以得到一个*.h5的模型参数文件，同时将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压以获取包含多个数据集压缩文件的资源包，进一步解压这些压缩文件即可获得图像数据集（其中rar后缀的是原始jaffe数据集，建议使用已经处理好的版本）。主要在FER2013、JAFFE和CK+上进行训练。由于JAFFE给出的是半身图，因此进行了人脸检测。最终，在FER2013的Pub Test和Pri Test中均达到约67%准确率（该数据集存在标签错误、水印及动画图片等问题），而在JAFFE和CK+上的5折交叉验证则分别达到了99%左右的高准确率（这两个数据集为实验室采集，较为标准且精确）。
     
  • 人工智能数据标注工具-精灵标注
    优质
    精灵标注是一款专为人工智能开发者设计的数据标注工具，致力于提升数据标注效率与准确性。它支持多种数据类型和灵活的工作流程配置，助力AI训练更高效。 精灵标注是一款全面的人工智能数据标注工具，涵盖了图片分类、图片框选标注、文本实体标注以及视频追踪标注等多个领域。
     
  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
    优质
    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
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    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计，包含大量标注图像，旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备，以适应佩戴口罩的情况。