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YaleFace数据集含MAT文件和原始图像.rar

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简介：
这是一个包含耶鲁大学面部表情数据库（YaleFace）的数据包，内有MAT文件及原始图像资源，适用于人脸检测与识别研究。 YaleFace人脸数据库包含165张图像，涉及15个人的GIF格式灰度图片。每位受试者有11个不同面部表情或配置的照片：中心光照、戴眼镜、微笑、左侧面光、不戴眼镜、正常状态、右侧面光、悲伤表情、困倦样子、惊讶和眨眼等。

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  • YaleFace数据集含MAT文件和原始图像.rar
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    这是一个包含耶鲁大学面部表情数据库（YaleFace）的数据包，内有MAT文件及原始图像资源，适用于人脸检测与识别研究。 YaleFace人脸数据库包含165张图像，涉及15个人的GIF格式灰度图片。每位受试者有11个不同面部表情或配置的照片：中心光照、戴眼镜、微笑、左侧面光、不戴眼镜、正常状态、右侧面光、悲伤表情、困倦样子、惊讶和眨眼等。
     
  • MPEG7数据集含MAT文件及两张格式的原始图像.rar
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    本资源包含MPEG7标准的数据集，内有MAT文件及相关格式的原始图像两份，适合用于特征描述、图像检索等研究工作。 Mpeg75数据库包含1600幅图像，这些图像是从70个不同的类别中抽取的，每张图像的分辨率为60×100像素。这是一个在机器学习领域广泛使用的图片数据集。
     
  • PIE原始图像数据集.rar
    优质
    本资源为PIE原始图像数据集压缩包，包含大量未处理的光学与雷达遥感影像，适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的，并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片，这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外，数据库中还包括了11554幅图像，分辨率为32×32像素。
     
  • AR完整数据集（含图片和mat文件）
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    本数据集包含丰富的AR面部图像及配套.mat文件，适用于表情识别、姿态估计等研究领域。 本数据集是AR人脸数据集。虽然网上有很多类似的数据集，但它们通常会排除戴眼镜或有遮挡的人脸图像。我生成的mat文件中包含这些特征，并提供了生成代码。
     
  • CIFAR10原始图像数据集
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    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集（原图片） CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集，特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像，这些图像是按十个不同的类别分类的，每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述： 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建，并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点，CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络（CNN）等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构： 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片，这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹，每个代表一个类别，并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用： 1. 数据加载：可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。
     
  • NORB图像数据集(.mat)
    优质
    NORB图像数据集是一套用于计算机视觉研究的.mat格式文件集合，包含多种视角和照明条件下的人造物体高清立体图像。 经典的完整的NORB图像数据集包含48600张图片，并且每张图片都有标签，训练和测试的数据已经划分好了，可以放心下载。这是一个很好的分类数据集。
     
  • AR人脸数据库（含图片和Mat文件）
    优质
    本资源包含丰富的AR人脸图像及对应标注数据，涵盖多视角、表情变化等信息，并以直观的图片与便捷的Mat格式提供下载。 AR人脸数据库中的JPG和MAT格式文件可以用于人脸识别。
     
  • 高分一号原始图像数据集
    优质
    高分一号原始图像数据集包含我国高分辨率对地观测卫星GF-1所获取的高质量影像资料，适用于遥感技术研究与应用。 高分一号卫星原始影像数据集
     
  • MNIST手写数字数据集（原始图像）
    优质
    简介：MNIST手写数字数据集包含大量手写的数字图片，主要用于训练和测试各种机器学习算法的性能。此版本为未经修改的原始图像集合。 MNIST手写数字数据集包含42000张原始图片。该数据集由美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology)提供。训练集中包含了来自250个不同人的手写数字，其中一半是高中学生的作品，另一半则来自于人口普查局的工作人员。测试集的数据构成比例同样如此。
     
  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
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    这是一个包含了学生学习成绩数据的数据集，提供.csv和.mat两种格式文件，便于不同需求的研究者使用。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩 (92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身意愿 (1 至 5) - 推荐信力度 (1 至 5) - CGPA 成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或 1） - 意向读硕士分数（0.34 到 0.97） 数据集文件包括： Admission_Predict.csv：原始数据集。 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE成绩置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL成绩放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 此外，对应的.csv格式数据已转换为.mat格式。