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waste-datasets-review: 各种废弃物图像数据集汇总列表

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简介:
Waste-Datasets-Review 是一个全面整理各种废弃物图像的数据集汇总项目,旨在促进废物分类和回收技术的研究与开发。 废物数据集审查包含任何垃圾、废弃物的数据集列表。在项目期间创建的如今,每年生产超过3亿吨塑料。塑料无处不在,在我们的日常生活中不断使用它。检测废物项目的理念是利用人工智能来识别环境中的塑料废物。我们的解决方案将适用于视频和摄影内容。 我们关注的是对涉及环境中垃圾问题的研究论文、项目和其他资源进行更广泛的评论与分析。欢迎贡献,您可以添加有关新数据集的简短描述或创建拉取请求——将新的数据集加入列表或是填写缺失的信息说明。 概括名称:垃圾桶 编号类别:1.0 子类别编号:34, 7212 图片注解:实例分段水下图像 垃圾项目名称: 垃圾桶-ICRA19 编号分类: 3 子分类编号: 34 ,5 图片注释数量: 700 侦查类型: 水下图像 概括名称:塔可28岁60 图片注释数量:1500 分割野外浪费 :check_mark: TACO bboxes :7 在制品侦查野外浪费在制品 :check_mark: 以上内容是对原描述的重新组织与表述,未加入任何联系方式或网址。

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  • waste-datasets-review:
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    Waste-Datasets-Review 是一个全面整理各种废弃物图像的数据集汇总项目,旨在促进废物分类和回收技术的研究与开发。 废物数据集审查包含任何垃圾、废弃物的数据集列表。在项目期间创建的如今,每年生产超过3亿吨塑料。塑料无处不在,在我们的日常生活中不断使用它。检测废物项目的理念是利用人工智能来识别环境中的塑料废物。我们的解决方案将适用于视频和摄影内容。 我们关注的是对涉及环境中垃圾问题的研究论文、项目和其他资源进行更广泛的评论与分析。欢迎贡献,您可以添加有关新数据集的简短描述或创建拉取请求——将新的数据集加入列表或是填写缺失的信息说明。 概括名称:垃圾桶 编号类别:1.0 子类别编号:34, 7212 图片注解:实例分段水下图像 垃圾项目名称: 垃圾桶-ICRA19 编号分类: 3 子分类编号: 34 ,5 图片注释数量: 700 侦查类型: 水下图像 概括名称:塔可28岁60 图片注释数量:1500 分割野外浪费 :check_mark: TACO bboxes :7 在制品侦查野外浪费在制品 :check_mark: 以上内容是对原描述的重新组织与表述,未加入任何联系方式或网址。
  • 高光谱(Hyperspectral Image Datasets) (1a)
    优质
    高光谱图像数据集包含大量连续窄波段的遥感影像,广泛应用于地物分类、目标检测等领域,助力精准农业和环境监测。 高光谱图像数据集(Hyperspectral Image Datasets)包含大量用于研究和分析的多光谱图像数据。这些数据集通常包括从不同波长范围采集的像素信息,广泛应用于环境监测、农业遥感、矿物勘探等领域。通过利用高光谱成像技术获取的数据可以提供比传统彩色或黑白影像更为丰富的细节与精确度,从而帮助研究人员深入理解地表物质特性及其分布情况。
  • 校园回收小程序.zip
    优质
    本项目开发了一款旨在促进校园内废弃物有效分类与回收的小程序。通过便捷的操作界面和智能化管理功能,鼓励学生积极参与环保行动,共同建设绿色校园环境。 前端开发使用HTML5、CSS3、JavaScript及Bootstrap组件;后端采用PHP语言进行开发,数据库选用MySQL,并在Notepad++上编写代码,在phpStudy环境下运行。微信开发者工具则使用JavaScript、JSON、WXSS以及WXML技术栈。
  • 增强方法-增强的方法.rar
    优质
    本资源汇集了多种图像增强技术与算法,旨在帮助用户提升图像质量、改善视觉效果。内容涵盖亮度调节、对比度增强及色彩校正等多方面知识与应用实例。适合从事计算机视觉和图像处理领域的技术人员参考学习。 图像增强包含多种方法,例如灰度变换、空域处理及频域技术等。这里提供了一些具有代表性的程序供大家分享: - **pr01**:展示数字图像矩阵数据及其傅立叶变换。 - **pr02**:实现二维离散余弦变换以压缩图像信息。 - **pr03**:利用灰度变换来增强图像对比度。 - **pr04**:执行直方图均匀化处理,改善整体视觉效果。 - **pr05**:模拟高斯白噪声和椒盐噪声对图像的影响。 - **pr06**:使用二维中值滤波函数medfilt2去除受椒盐噪声影响的图像中的噪点。 - **pr07**:通过MATLAB内置函数filter2进行均值滤波处理,以减少不同类型的噪音干扰。 - **pr08**:实施自适应魏纳滤波技术来提高图像质量。 - **pr09**:采用五种不同的梯度增强方法对图像进行锐化操作。 - **pr10**:执行高通滤波和掩模处理,突出细节特征。 - **pr11**:利用巴特沃斯低通滤波器减少受噪声干扰的图像中的高频成分。 - **pr12**:运用巴特沃斯高通滤波方法增强图像边缘和其他重要信息。
  • 20230214期货市场Tick
    优质
    本资料为2023年2月14日各期货品种交易明细(Tick)数据汇总,详尽记录了当日市场价格变动情况,适用于深度技术分析和策略开发。 全市场行情涵盖了当天所有品种的数据,每个品种包含所有的tick记录及其五十多个字段的信息,适用于进行回测分析。
  • 分析
    优质
    本数据集汇总提供了全面的数据分析资源集合,涵盖多个行业和领域,旨在为研究人员与分析师提供便捷的一站式访问服务。 数据集汇总是一个重要的资源集合,对于研究者、开发者和数据科学家来说是探索、学习和构建模型的关键工具。这里我们将详细探讨标题和描述中提到的数据集汇总及其相关主题。 1. **免费大数据存储库网站**: - **深度学习数据集收集网站**:提供包括CIFAR-10和CIFAR-100在内的多种训练图像,这些是计算机视觉领域常用的分类任务标准。 - **雅虎Flickr数据集**:包含大量图片资源,用于支持图像分析、识别与分类研究。其中的百万级子集常被用作测试样本。 - **大规模机器标注的数据集合**:例如ImageNet,拥有数以百万计的标记图像,适用于训练和评估视觉对象检测模型。 - **微软亚洲研究院出品的数据集**:通常品质上乘,并涵盖广泛的多媒体内容如图片及视频资料,适用于多模态研究领域。 - **Wikipedia Database**:提供维基百科所有可用信息供免费使用,非常适合语言建模与知识图谱构建任务。 - **Common Crawl**:包括互联网上的大量网页数据集,为网络分析和文本挖掘提供了丰富的素材来源。 - **EDRM File Formats Data Set**:专门针对文件格式识别及处理需求设计的数据资源库,在信息安全以及数据恢复研究中具有重要作用。 - **Apache Mahout**:提供免费与付费的语料库选项,适用于自然语言处理任务及机器学习应用开发。 - **EDRM Enron Email Data Set v2**:用于电子邮件分析和信息提取的研究项目,特别适合于企业通信模式的研究工作。 - **ClueWeb09**:为信息检索及相关语言技术研究提供多语种网页资源库支持。 - **DMOZ**:一个大型人工编辑的网站目录数据库,有助于搜索引擎优化以及网络结构方面的学术探究。 - **Project Gutenberg**:免费电子书平台,适用于文本分析和文学作品的研究工作。 - **Million Song Data Set**:音乐数据集用于歌曲及其艺术家信息的深入研究与数据分析。 - **AWS Public Data Sets**:亚马逊提供的公共数据资源库,便于云应用程序集成使用。 - **BigML big list of public data sources**:汇集了来自不同领域的公开可用的数据源目录。 - **Bioassay data**:生物测定数据集支持药物研发和虚拟筛选等相关工作。 - **Canada Open Data**:加拿大政府提供的各种开放性公共信息,包括地理空间和其他领域的重要资料。 - **Causality Workbench**:为因果关系研究提供专门的数据库资源库。 - **Corral Big Data repository**:德克萨斯高级计算中心的数据存储设施支持大规模数据处理与分析需求。 - **Data Source Handbook**:公开信息指南,帮助用户找到合适的研究资料来源。 - **Datacatalogs.org**:汇集各国政府提供的开放性公共数据资源目录服务。 - **Data.gov.uk**:英国官方的开放数据平台门户入口点。 - **Data.gov/Education**:美国教育领域的公开数据集访问与应用入口站。 - **DataMarket**:全球经济、社会和自然环境相关统计数据可视化库,适用于多领域研究需求。 - **Datamob**:提供方便利用的各种公共性信息资源集合服务。 - **DataSF.org**:旧金山市政府提供的开放数据平台门户站点。 - **DataFerrett**:美国政府政务公开的数据集访问工具与应用入口点。 - **EconData**:大量经济学时间序列数据分析所需的数据库资料库,适用于经济研究领域的需求支持。 - **Enron Email Dataset**:安然公司高管的电子邮件数据资源库,用于企业通信模式分析和网络结构的研究工作。 - **Europeana Data**:欧洲文化遗产开放元数据集合,适合文化历史领域的相关学术探究及应用开发需求。 - **FEDSTATS**:美国官方统计数据的一站式信息门户站点入口点。 - **FIMI repository for frequent itemset mining**:频繁项集挖掘工具和数据库资源库支持数据分析与模式发现研究工作。 - **Financial Data Finder at OSU**:大型财务数据目录,适用于金融领域的深入分析及应用开发需求。 - **GDELT**:全球事件、地点以及情绪的数据库资料库,为社会科学研究提供重要的信息来源基础。 - **GEO (GEO Gene Expression Omnibus)**:基因表达数据分析资源库支持生物医学研究领域的需求。 以上列举只是部分免费大数据存储网站的一部分内容,实际上还有许多其他丰富的数据集和资源可供探索。这些数据集不仅促进了人工智能、机器学习及数据科学等领域的进步和发展,也为政策制定者、商业决策人员以及学术研究人员提供了宝贵的参考信息来源。对于对数据分析感兴趣的专业人士而言,持续地探索与利用这类公开的数据集合是提升专业技能水平并激发创新思维的重要途径之一。
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