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扩展MNIST数据集带边界框
扩展MNIST数据集带边界框 数据来源：互联网公开数据 标签：MNIST, 数字识别, 边界框, 目标检测, 图像处理, 机器学习, 数据增强 数据概述：...
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图像分类与目标检测数据集
标题：图像分类与目标检测数据集 数据内容：该数据集包含了图像文件、标签文件、目标类别、训练标识、训练损失、验证损失、学习率等字段。具体字段包括： imagefile: 714种不同值 labelfile: 714种不同值 target: 9种不同值 train_id: 2种不同值 epoch: 100种不同值 train/box_loss:...
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腹部MRI图像目标检测数据集-2023-imtkaggleteam
腹部MRI图像目标检测数据集-2023-imtkaggleteam 数据来源：互联网公开数据 标签：MRI,腹部扫描,图像识别,目标检测,医学影像,深度学习,训练数据,测试数据,验证数据 数据概述：...
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老虎图像数据集
老虎图像数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：目标检测,图像识别,边界框标注,训练集,验证集,测试集 数据概述： 本数据集主要用于单目标边界框检测任务，包含269张512x512分辨率的图像。数据集分为训练集、测试集和验证集，并为每个图像提供了对应的CSV格式边界框标注文件。标注文件包含图像名称（image_name）、左上角坐标（x1,...
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海地地震灾后蓝色帐篷RGB像素数据集
海地地震灾后蓝色帐篷RGB像素数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：海地地震,蓝色帐篷,受灾人员,图像分类,位置识别,机器学习,计算机视觉 数据概述：...
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胸部X光片目标检测与分割数据集
胸部X光片目标检测与分割数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：胸部X光片, 医疗影像, 胸部疾病, 目标检测, 图像分割, 机器学习, 深度学习 数据概述 本数据集包含胸部X光片的DICOM (.dcm)...
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牛检测数据集
牛检测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：牛检测,图像识别,农业,目标检测,动物识别,农场,计算机视觉,深度学习 数据概述： 本数据集包含10000张高质量图像，专门用于牛的目标检测任务。每张图像都标注了牛的边界框，涵盖了不同品种、大小和姿态的牛。数据集还包括XML格式的标注文件，详细记录了每张图片中牛的位置、坐标以及可见性信息。 数据用途概述：...
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埃及车牌数据集
埃及车牌数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：车牌识别,图像标注,边界框注释,计算机视觉,汽车车牌,埃及,字符识别 数据概述 本数据集包含埃及汽车车牌的图像，每张图像都标注了车牌上字符的边界框信息，用于支持车牌识别、字符检测等任务。数据集通过 Roboflow 工具进行标注，提供了详细的边界框坐标信息，并以 CSV...
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人群计数挑战赛公开数据集-人群场景人数统计-通用数据集
人群计数挑战赛公开数据集-人群场景人数统计-通用数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：人群计数,计算机视觉,目标检测,人群密度估计,公共安全,视频分析,图像分析,机器学习 数据概述：...
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ePillID药物识别图像数据集V1
ePillID药物识别图像数据集V1 数据来源：互联网公开数据 标签：药物识别,图像识别,计算机视觉,医疗,药物,图像,机器学习,数据集 数据概述： ePillID数据集是用于药物识别的图像数据集，版本为V1。该数据集整合了来自两个公共NIH NLM数据库的定制数据，旨在为药物识别任务提供一个低样本的细粒度基准。 原始数据来源： NIH NLM...
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形状照片图像数据集-2023
形状照片图像数据集-2023 数据来源：互联网公开数据 标签：形状识别,照片图像,计算机视觉,图像分割,目标检测,教育,训练数据,机器学习 数据概述：...
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工程符号数据集
工程符号数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：工程符号,图像识别,目标检测,机器学习,数据标注,PDF处理 数据概述： 本数据集包含近1000张标注并框选的图像，涉及少于250种工程符号。每种符号均经过三次旋转处理（分别对应北、南、东、西四个方向，其中北方向为原始方向），旨在提高模型的鲁棒性。 数据用途概述：...
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尼泊尔美食MOMO图像数据集
尼泊尔美食MOMO图像数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：尼泊尔美食, MOMO, 图像分类, 目标检测, 数据标注, 人工智能, 计算机视觉 数据概述： 本数据集精选了尼泊尔特色美食MOMO的高质量图像，包含若干张经过人工标注的清晰图片。每张图像均经过专业标注，确保标注的准确性和一致性，为训练目标检测模型提供了可靠的数据基础。 数据用途概述：...
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汽车旋转角度数据集
汽车旋转角度数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：自动驾驶,图像处理,目标检测,旋转角度,计算机视觉,汽车识别,数据标注 数据概述： 本数据集来源于Peking...
