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细胞核图像分割数据集（含600张图片，提供JSON及COCO格式标注）

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简介：
本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注，支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。 其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集，为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持，并附有json格式和coco格式的标注文件。

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  • 细胞核图像分割数据集（含600张图片，提供JSON及COCO格式标注）
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    本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注，支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。 其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集，为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持，并附有json格式和coco格式的标注文件。
     
  • 西瓜成熟度图像分类数据集【含标注，约600张图片】
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    本数据集包含约600张西瓜成熟度图像，并附有详细标注信息，旨在促进农业领域中基于视觉的果实成熟度识别研究。 西瓜成熟度图像分类数据集【已标注，约600张图片】 分类个数【3】：成熟、半熟、未熟 划分了训练集、测试集，并将各自同一类别的图片存放在一起。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 对于CNN分类网络的改进内容可参考相关文献或资料。此外，还有更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）等相关项目及相应网络的改进信息可供查阅。
     
  • 茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式
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    本研究构建了一个专门用于茶叶图像的语义分割数据集，并采用LabelMe工具进行标注，提供详细的JSON格式标签，以促进茶叶分类和识别的研究。 从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集到1015张茶青图像，包含2万个实例。利用labelme标注工具将这些图像分别标记为单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”以及其它杂物“others”。
     
  • 红细胞全面标注数据集（含367张显微镜图像）
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    本数据集包含367张高质量红细胞显微镜图像，每一张都进行了细致的人工标注，为机器学习和计算机视觉研究提供了宝贵的资源。 红细胞完整标注，包含367个显微镜图像。
     
  • 玻璃绝缘子串检测用航拍图像数据集（含600余张图片，VOC格式标注）
    优质
    本数据集提供用于无人机拍摄的玻璃绝缘子串检测图像，包含超过600张照片，并以VOC格式完成精确标注。 数据内容为玻璃绝缘子航拍图像数据集，包含600多张图像，并对其中的绝缘子和导线进行了标注，标签格式采用VOC标准。
     
  • 蚂蚱与蝗虫数据集（含600张图片，VOC及YOLO格式）.rar
    优质
    本资源包含600张关于蚂蚱和蝗虫的高质量图像，提供VOC和YOLO两种标注格式，适用于目标检测研究和模型训练。 蚂蚱蝗虫数据集包含600张图片及相关标注文件（VOC格式xml文件及YOLO格式txt文件），不含分割路径的txt文件。 - 图片数量：600张jpg图像。 - 标注数量： - VOC格式xml文件：600个 - YOLO格式txt文件：600个 标注类别总数为1，具体如下： - 类别名称：grasshopper（蚂蚱） - grasshopper标签框数总计：1279个 使用工具： - 标注工具：labelImg 规则说明： - 对目标进行矩形框标注。 特别提示： 无额外重要说明。 声明： 本数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确合理的标注信息。
     
  • 甲骨文图像数据集（含照片及JSON标注）
    优质
    本数据集包含大量甲骨文字的照片及其JSON格式详细标注，旨在促进古文字识别与研究。 这是JSON格式的数据：{img_name: b02523F, ann: [[217.0, 1505.0, 320.0, 1622.0, 1.0], [236.0, 1679.0, 311.0, 1744.0, 1.0], [208.0, 1768.0, 283.0, 1941.0, 1.0], [172.0, 1961.0, 270.0, 2054.0, 1.0]]}。基于ResNet-50与U-net构建了甲骨文的图像分割网络，具体代码可以查看博主的文章及资源代码。
     
  • 血细胞图像数据集：包含12,500张图片（涵盖4种不同类型的细胞）
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    本数据集收录了12,500张高质量的血细胞图像，详细涵盖了四种不同类型细胞。它为研究人员提供了宝贵的资源以进行细胞分类和识别的研究。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG）以及相应的细胞类型标签（CSV）。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像，并且这些图像根据不同的细胞类型被分配到四个文件夹中。基于血液疾病的诊断通常需要识别和表征患者的血液样本，因此自动化检测和分类血细胞亚型的方法在医学应用上具有重要意义。
     
  • 心脏左心房图像分割的医学数据集（二值分割，包含约1700张图片及标注）
    优质
    本数据集专注于心脏左心房的二值分割任务，含有大约1700幅高质量图像及其精确对应的手动标注，旨在促进医疗影像分析领域的研究与应用。 医学图像分割数据集：心脏左心房图像分割数据集（2值分割，约1700张数据和标签） 【2类别的分割】：背景、左心房，具体参考classes文件 该数据集分为训练集和测试集。 训练集包括images图片目录和masks模板目录，大约有1200张图片及其对应的mask图像； 测试集同样包含images图片目录和masks模板目录，约500张左右的图片及对应标签。 此外还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图像，并将其原始图、GT（Ground Truth）图以及在原图上蒙版的GT图进行展示并保存至当前文件夹中。 医学图像分割网络介绍可参考相关博客文章，更多关于改进工作的内容可以在专栏中找到。
     
  • 含mask的血细胞分割数据集共2656张
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    本数据集包含2656张带遮罩标记的血细胞图像，旨在促进机器学习模型在精准识别与分割复杂重叠或密集排列血细胞上的研究与发展。 在医学图像处理领域，血细胞分割技术至关重要，直接影响血液疾病的检测与诊断。随着深度学习的快速发展，自动化且精确的血细胞分割算法越来越受到研究者的重视。为了支持这一领域的研究，“带mask的血细胞分割数据集2656张”应运而生，该数据集不仅包含丰富的原始血细胞图像，还提供相应的掩膜图像，使研究人员能够更准确地进行训练和测试。 此数据集中共有2656张图像：1328张为原始血细胞图像，另外的1328张是对应的掩膜图像。这些二值化的掩膜图能精确标识出血细胞边界，在深度学习中的卷积神经网络模型训练中尤为关键。通过这种形式的数据集，机器可以学会识别不同形状和结构特征，并在进行分割时有效地区分血细胞与背景。 为了更好地评估和训练模型，数据被分为两部分：1169张图像用于训练阶段，让算法学习各种形态的血细胞并区分它们；而剩余的159张则作为测试集，在未见过的数据上验证模型性能。这种划分方式确保了模型能够有效泛化到实际应用中。 在使用该数据集时，首先需要进行预处理步骤如调整尺寸和归一化等以适应算法需求。接下来选择适当的分割技术：传统方法包括阈值、边缘检测及区域生长；而深度学习则有U-Net、Faster R-CNN与Mask R-CNN等多种方案可供选用。 训练模型时，定义合适的损失函数（如交叉熵）来衡量预测结果和真实标签之间的差距，并使用优化器调整参数以最小化该差值。为避免过拟合问题，还需采用数据增强技术增加图像的多样性和复杂性。 完成训练后，在测试集上评估模型性能是必要的步骤。常用的评价指标包括IoU（交并比）、精度、召回率和F1分数等，它们能全面反映分割效果的好坏。理想的模型应具有高IoU值以表明良好的重合度，并且在识别准确性和完整性方面表现优异。 该带mask的血细胞分割数据集为研究者提供了宝贵的资源支持自动化检测算法的研发工作。通过在这个数据集上进行训练和评估，未来有望开发出高效、精确的系统用于临床血液检查、疾病诊断及治疗监测等领域。特别是在医疗资源紧张且远程医疗服务需求增加的情况下，这样的自动系统不仅减轻了医务人员的工作压力，还提高了服务效率与便捷性。随着更多先进技术的应用，我们可以期待血细胞检测技术在未来医学领域发挥更大作用。