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水果数据训练集及生成的XML文件

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简介:
本项目包含一个详细的水果数据训练集,以及自动生成的XML格式标注文件,用于图像识别和分类模型的训练。 水果识别所需的训练样本集以及生成的XML文件已经准备好。训练样本集中的图片已进行归一化处理,可以直接使用。

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客服
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  • XML
    优质
    本项目包含一个详细的水果数据训练集,以及自动生成的XML格式标注文件,用于图像识别和分类模型的训练。 水果识别所需的训练样本集以及生成的XML文件已经准备好。训练样本集中的图片已进行归一化处理,可以直接使用。
  • COCO 2017 -- XML 标注
    优质
    COCO 2017数据集训练集XML标注文件提供了大量图像及其标注信息,适用于目标检测和图像识别任务。 此文件包含将COCO 2017训练集的原始JSON格式标注转换为XML文件标注的所有图片的标注数据,共生成了118,287个XML文件。
  • npy
    优质
    该数据集是由一系列通过特定算法或模型训练后生成的.npy文件组成,包含了用于机器学习和深度学习任务的重要特征和标签信息。 这是我们使用上述算法调整后生成的npy数据集合,需要的同学可以自行下载!
  • 包含4576张图片.xml摔倒
    优质
    本数据集包含了4576张图像和一个预训练模型的XML文件,专为检测和识别人体摔倒事件设计,适用于机器学习与计算机视觉研究。 包含4576张摔倒数据集的图片及训练好的.xml文件,可用于训练生成智能识别摔倒的.pth模型和.h5模型。
  • Haar器,预xml
    优质
    简介:Haar训练器是一种用于创建面部识别和物体检测模型的工具,通过使用预训练的XML文件,可以快速实现特定目标的检测功能。 这是我在OpenCV1.0中使用Haar训练器训练出来的xml文件,可以直接引用。
  • .rar
    优质
    《训练数据集文件.rar》包含了用于机器学习和深度学习模型训练的各种格式的数据集合,旨在帮助用户提高算法性能。 该图像数据集可供测试使用,并配合原文章可以用于训练自己的数据集并进行测试。
  • 利用InsightFace和自定义详解
    优质
    本文章详细介绍如何使用InsightFace框架与特定定制的数据集来生成有效的训练文件,涵盖预处理、配置设置及模型优化等内容。 要制作验证集的.bin文件,请使用以下命令:`python recognition/tools/generate_image_valid.py`。在此之前需要预先创建一个存放于valid.txt中的名单对应表。此外,可以使用 `python recognition/tools/make_bin_tool/lfw2pack.py` 进行相关操作。
  • MNIST下载与使用方法以.7z
    优质
    本文章介绍了如何下载和使用经典的MNIST手写数字数据集,并详细讲解了生成训练集文件.7z的方法。 请各位在下载之后根据自己的学习文件夹地址微调代码,并通过代码解压使用数据集。祝大家学习顺利。
  • 识别模型照片01
    优质
    本数据集包含各类新鲜水果的高清照片,旨在用于水果识别模型的训练与测试,涵盖苹果、香蕉等多种常见水果品种。 水果照片数据集01用于训练水果识别模型,每个文件夹包含一类水果的照片。
  • 识别模型照片02
    优质
    该数据集包含多种常见水果的高清照片,旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个用于训练水果识别模型的数据资源。 水果照片数据集02用于训练水果识别模型,每个文件夹包含一类水果的照片。