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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機視角航拍巡檢河道識別分割數據集labelme格式646張1類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：646 標註數量(json文件個數)：646 標註類別數：1 標註類別名稱:["river"] 每個類別標註的框數： river count = 938 總框數：938 使用標註工具：labelme=5.5.0

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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mb686fbcc4efbd6 - 癌症檢測血細胞識別分割數據集labelme格式4918張5類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：4918 標註數量(json文件個數)：4918 標註類別數：5 標註類別名稱:["Basophil","Erythroblast","Monocyte","Myeloblast","Seg_Neutrophil"]=["嗜鹼性粒細胞"

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mb686fbcc4efbd6 - 智慧城市道路路面垃圾檢測數據集VOC+YOLO格式3321張17類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：3321 標註數量(xml文件個數)：3321 標註數量(txt文件個數)：3321 標註類別數：17 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yo

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 車輛佔用應急車道檢測數據集577張VOC+YOLO格式

車輛佔用應急車道檢測數據集577張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：577 Annotations文件夾中xml文件總計：577 labels文件夾中

數據集 , 佔用應急車道檢測數據集 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , Python

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mb686fbcc4efbd6 - 無人機視角森林倒樹識別分割數據集labelme格式5018張2類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：5018 標註數量(json文件個數)：5018 標註類別數：2 標註類別名稱:["roots","treefall"] 每個類別標註的框數： roots（樹根） count = 11988 treefall（倒樹）

數據集 , 無人機 , 後端開發 , JAVA , Json

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mb686fbcc4efbd6 - 輪椅枴杖檢測數據集VOC+YOLO格式8995張2類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：8995 標註數量(xml文件個數)：8995 標註數量(txt文件個數)：8995 標註類別數：2 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 項目實戰：LLaMaFactory和Qwen2-VL-2B微調大模型實戰

簡介 本文介紹了一個基於多模態大模型的醫療圖像診斷項目。項目旨在通過訓練一個醫療領域的多模態大模型，提高醫生處理醫學圖像的效率，輔助診斷和治療。作者以家中老人的腦部CT為例，展示瞭如何利用MedTrinity-25M數據集訓練模型，經過數據準備、環境搭建、模型訓練及微調、最終驗證等步驟，成功使模型能夠識別CT圖像並給出具體的診斷意見，與專業醫生的診斷結果高度吻合。 前

數據集 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 模態

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 12種動物數據集5527張VOC+YOLO

12種動物數據集5527張VOC+YOLO 數據集説明：數據集種圖片含有極少部分非真實動物圖片，如動物手工繪圖、印刷、雕像等等，佔比極少。 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：5527 Annotat

數據集 , 動物數據集 , 後端開發 , txt文件 , Falcon , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 電力場景無人機訓練輸電線杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2547張9類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2547 標註數量(xml文件個數)：2547 標註數量(txt文件個數)：2547 標註類別數：9 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_16213584 頭像

mob64ca13f87273 - 像數據科學家一樣思考：12步指南（中） - 阿里云云棲社區的個人空間 -

你可能正在處理來自不同醫院、不同設備或不同人羣的睡眠多導睡眠圖（PSG）材料集（比如 Sleep-EDF, SleepDG, HMC 等），並發現一個棘手的問題：在一個資料集上訓練得很好的模型，換到另一個內容集上效果就一落千丈。 這個問題，大家稱之為域偏差（Domain Bias）或域偏移（Domain Shift）。 這篇博客的唯一目的，就是帶你——一個“小白”——

數據集 , 資料集 , 後端開發 , 方差 , harmonyos

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 布料缺陷破洞油污檢測數據集VOC+YOLO格式896張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：896 標註數量(xml文件個數)：896 標註數量(txt文件個數)：896 標註類別數：4 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_16175475 頭像

mob649e815e6170 - Stable Diffusion示例

在這篇博文中，我將詳細介紹如何解決“Stable Diffusion示例”的問題。Stable Diffusion是一種廣泛應用於圖像生成和處理的先進深度學習模型，旨在通過提供合成圖像來滿足用户的具體需求。以下將根據環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南這幾個結構深入探討。 環境準備 軟硬件要求 組件 最低要求

數據集 , 硬件資源 , aigc , 優化技巧

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u_14176533 頭像

北京數據堂 - 71 種語言 + 125 種口音識別！AI 精準翻譯背後的數據力量！

當網易有道詞典“AI同傳”累計用户突破2000萬，支持71種語言互譯、精準識別125種口音，還能實現專業術語優化時，這不僅是一款產品的里程碑，更標誌着AI翻譯正在從“淺層轉譯”向“深度理解”加速演進。在全球化溝通日益頻繁的今天，AI翻譯正成為打破語言壁壘的核心力量，而這份亮眼成績的背後，是技術對多重挑戰的攻克，更是高質量數據的堅實支撐。 一

數據集 , 平行語料 , 發音詞典 , 有道翻譯 , 人工智能 , 深度學習 , 語音識別

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 16k數據撬動300億大模型！用Qwen3-VL打造了一位“頂尖放射科醫生”

僅用1.6萬張醫學影像，我們讓大模型學會了“看片子”。 患者提問：“請使用中文詳細描述這張圖像並給出你的診斷結果。” 這是微調前模型的回答。雖然能夠識別出基本病變，但其分析存在明顯不足，描述過於簡略，僅關注單一病灶而忽略了圖像中實際存在的雙肺多發性結節，且診斷結論過於武斷，直接定性為"良性腫瘤"，缺乏嚴謹的鑑別診斷思

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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u_16213407 頭像

mob64ca12ea8117 - llamafactory data 數據集下載太慢

在使用 LlamaFactory 數據集時，有些用户發現下載速度緩慢，這會極大地影響數據集的使用效率。本文將詳細説明如何解決 “LlamaFactory 數據集下載太慢” 的問題，分為幾個模塊步驟進行解釋，以確保您順利下載並使用數據集。 環境準備 在開始之前，必須確保環境已準備好。這裏列出了所需的前置依賴和版本兼容性。 前置依賴安裝： 序號

數據集 , aigc , 創建目錄 , Python

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u_15988698 頭像

代碼天地 - OpenCV-python小玩意18 YOLO目標檢測之模型訓練與指標解讀

0. 模型訓練小知識 自從深度學習火了以後，大家就把傳統視覺算法看低了。 因為模型的訓練需要GPU或者CPU飛速運轉好久才能完成，而訓練出來的模型又每次都非常意外，所以大家又把模型訓練戲稱為煉丹，真是充滿了玄學意味。 深度學習時代，什麼最重要？數據！像我們這次的任務，需要準備100~500張圖片，確保包含不同角度、光照和模糊程度。如果想做的很好，業界推薦是幾千張

數據集 , 召回率 , 服務器 , 數據 , 分佈式

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u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集

金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集 在工業設備智能運維、基礎設施安全評估與城市大型金屬結構全生命週期管理不斷推進的背景下，金屬鏽蝕的自動化識別與精確定位已成為工業視覺領域的重要研究與落地方向。 傳統依賴人工巡檢的方式，不僅效率低、主觀性強，而且在高空、狹小空間、高危環境中存在明顯安全隱患。 本文將圍繞一個 已完成標註與劃分的金屬外表生

數據集 , 無人機 , 人工智能 , 深度學習 , 目標檢測

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mb686fbcc4efbd6 - 軸承表面缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2064張8類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2064 標註數量(xml文件個數)：2064 標註數量(txt文件個數)：2064 標註類別數：8 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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mob64ca140ee96c - SEGGER Embedded Studio icf與ld文件

1. SCL_BaseTypes.xsd的定義中tHeader中需存在version、revision元素，但是通過SASystools驗證後Header不能存在該兩項 2. 定義Communication中的連接訪問點是ConnectedAP中的P應大寫而非小寫 3. SCL文件頭的定義中version必須為固定值 2007，revision必須為固定值A 4

機器學習 , 數據集 , 數組 , 數據 , 人工智能

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mb686fbcc4efbd6 - 智慧工業施工現場吊車吊起物料物體板材木料鋼筋沙袋檢測數據集VOC+YOLO格式2011張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2011 標註數量(xml文件個數)：2011 標註數量(txt文件個數)：2011 標註類別數：4 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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mb686fbcc4efbd6 - 電動汽車充電插口定位識別數據集充電設備接口識別分割數據集labelme格式363張10類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：363 標註數量(json文件個數)：363 標註類別數：10 標註類別名稱:["inlet","inlet-circle","inlet-circle-left","inlet-circle-right","inlet-above-l

數據集 , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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mob6454cc7416d1 - C#學習02---順序-選擇-循環結構_c#分段函數

下載教程 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1eWy8ToQscjvUkXoGqEyr5g 必須下載：CSharpSetpByStep.zip、CSharpSetpByStep配套資料.zip、教程閲讀器.zip 註冊學習本教程，請移步： VB開發小築 https://shop65577780.taobao.com/

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mob64ca12f43142 - llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰

llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰 在本篇文章中，我將詳細介紹如何通過“llama3”的原理進行代碼精講，以及如何實施微調和量化部署的實戰方案。這將涵蓋從環境準備到優化技巧的完整流程，確保每一步都能實現最佳效果。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴安裝完整。以下是所需的工具和庫，以及它們的版本兼容性矩陣。 前置依賴安裝

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mb686fbcc4efbd6 - 孢子檢測數據集VOC+YOLO格式522張1類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：522 標註數量(xml文件個數)：522 標註數量(txt文件個數)：522 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

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