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imglab用于生成数据集的标签。

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简介：
dlib 提供了强大的工具，专门用于构建数据集。通过对数据进行标注处理，最终会生成一个 XML 文件，该文件能够被程序中调用。这个 XML 文件主要用于模型训练的目的。

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  • 使用imglab创建数据集标签
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    简介：本教程介绍如何利用ImgLab工具高效地为图像数据添加准确、详细的标签，助力机器学习项目的数据预处理工作。 dlib提供了一套工具用于制作数据集。通过打标签的过程后会生成一个xml文件，在程序中可以调用该文件来训练模型。
     
  • MATLAB中的数据集标签生成代码
    优质
    本段代码用于在MATLAB环境中自动生成和管理数据集标签，简化机器学习与数据分析项目的准备工作。 自制数据集时标签的制作代码（MATLAB版本），亲测有效，欢迎大家使用。
     
  • Excel数据标签【实用的小工具用于生成和修改数据标签】
    优质
    Excel数据标签是一款小巧实用的工具，帮助用户快速生成与编辑表格中的数据标签。通过简化繁琐的手动操作过程，提升工作效率与准确性，让数据分析更加直观便捷。 请下载文件，并将文件解压后存到你希望的目录后再打开文件（而不是直接打开ZIP文件再打开XLS文件），这样你的Excel中就会出现一个工具“更改数据标签”。先选中要修改标签的数据系列，然后点击该工具，在弹出的选择框内用鼠标选定放置数据标签的单元格。“更改数据标签”功能会一直保留在Excel中，即使你关闭了程序，下次打开时依然可以直接使用。 此工具的功能和特点如下： 1. 行或列中的数据均可作为数据标签（程序自动判断）。 2. 可引用其他表中的单元格。 3. 支持部分修改（选择系列的某一点进行修改）。 4. 引用单元格的数量可以少于系列点数。 5. 即使存在错误的数据，也可以成功引用。
     
  • 美味标签数据集
    优质
    《美味标签数据集》是一款专为美食爱好者和餐饮行业设计的数据集合工具，包含丰富多样的菜肴信息及用户评价，助力食客发现佳肴，促进餐厅提升服务质量。 Delicious标签数据集包含一系列三元组（用户、URL、标签），适用于标签推荐系统的研究以及数据挖掘方向的探索。
     
  • yeast.mat多标签数据集
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    yeast.mat是包含酵母基因表达数据的多标签数据集，适用于生物信息学研究与机器学习模型训练。数据以Matlab矩阵形式存储，记录了多种实验条件下酵母基因的表现情况。 酵母菌数据集是一个多标签数据集，包含14种标签，并已划分好训练集和测试集，可以直接调用进行机器学习或多标签分类任务，在MATLAB和Python中均可使用。
     
  • 多标签数据集.zip
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    《多标签数据集》包含了多种类型的标注数据，适用于训练和测试机器学习模型在复杂分类任务中的表现。该数据集支持同时为单一输入赋予多个类别标签的研究与应用需求。 这里有两组可用于多标签分类实验的数据集：scene（场景）和emotions（情感）。这两个数据集都是图片类型，在MATLAB和Python上可以直接使用，无需额外处理。
     
  • 生成抓取检测标签的Cornell数据集抓取检测(.mat文件)
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    本数据集包含用于训练和测试抓取检测模型的大量.mat文件，由Cornell大学提供。每个文件内含物体图像及对应的有效抓取位置信息，助力研究者深入探究机器人手眼协调能力。 在学习古月居课程《基于深度学习的机器人平面抓取》的过程中，针对GGCNN抓取网络，训练GGCNN需要两个文件：.mat格式的标签文件和.tiff格式的深度图。本资源是根据pcd****label.txt文件生成的pcd****grasp.mat文件。由于文件体积较大，我将其分成了两个文件来发送。
     
  • 带有标签的football数据集
    优质
    这个数据集包含了足球比赛中的各项指标和事件，并附有详细标签，便于进行数据分析与机器学习模型训练。 football数据集可以从http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/下载。
     
  • OfficeHome数据集的标签文件
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    OfficeHome数据集的标签文件包含了一个大规模办公场景视觉识别的数据集合，包括各类办公图像及其详细分类标签，旨在促进跨域计算机视觉研究。 Office-Home 数据集是一种用于评估基于域自适应的深度学习算法的数据集，包含了在办公环境和家庭中常见的65类目标图像。该数据集中包含4个领域，并且这些领域的域差异较大，数据集规模也比前一个数据集要大。 Office-Home 数据集由来自4个不同领域的图像组成：Art（Ar）、Clipart（Cl）、Product（Pr）和Real World（Rw）。其中： - Art 领域包含素描、绘画及装饰品等形式的艺术图像，共有2,427张。 - Clipart 领域包括各种剪贴画图像，共计有4,365张。 - Product 领域则拥有无背景物体的图像共4,439张。 - Real World 领域包含普通相机拍摄下的物体图像，共有4,357张。 此资源提供了Art、Clipart、Product和Real World四个领域的标签文件。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
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    本数据集包含大量带有详细标注的火焰图像和视频帧，适用于火灾检测与分析研究。 火焰的数据集包含1553张图片，并附有标注好的txt和xml文件。自己进行标注后用yolov5训练模型，得到mAP@0.5为0.953，mAP@0.5:0.95为0.679的成绩。