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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 智慧交通地鐵闖閘機翻越閘機地鐵逃票檢測數據集VOC+YOLO格式125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)：125 標註數量(xml文件個數)：125 標註數量(txt文件個數)：125 標註類別數：2 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 眼睛內虹膜檢測數據集1726張VOC+YOLO格式

眼睛內虹膜檢測數據集1726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：1726 Annotations文件夾中xml文件總計：1726 labels文件夾中txt文件總計：1726

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 虹膜檢測 , txt文件 , Python

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u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測]

停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測] 在城市交通管理與智慧停車建設快速發展的當下，如何高效、精準地識別停車場空車位已成為智慧城市重要課題。為了支持研究者和工程團隊訓練高性能停車檢測模型，我們構建了停車場空車位檢測數據集，專為目標檢測任務優化設計。 本數據集共包含 3000 張圖像，覆蓋多場景、多角度、多時間段真實停車場情況，為 AI 模型提供充分的學習樣本。

數據集 , 插入圖片 , d3 , 後端開發 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機信號裝置檢測數據集VOC+YOLO格式1877張3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)：1877 標註數量(xml文件個數)：1877 標註數量(txt文件個數)：1877 標註類別數：3 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_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機視角航拍河道漂浮物垃圾識別分割數據集labelme格式256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)：256 標註數量(json文件個數)：256 標註類別數：1 標註類別名稱:["Floating"] 每個類別標註的框數： Floating count = 387 總框數：387 使用標註工具：labelme=

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - gis 拓撲錯誤 能否批量處理

主要有添加構建拓撲，拓撲中添加要素，添加規則，輸出拓撲錯誤的功能。 使用： TopologyChecker topocheck = new TopologyChecker(mainlogyDataSet);//傳入要處理的要素數據集 top

數據集 , List , System , arcgis , 人工智能 , 深度學習 , gis 拓撲錯誤 能否批量處理

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u_12935 頭像

doscommand - LLMs開源模型們和數據集簡介

1. 大模型語言模型訓練的幾種主流方法 訓練大型語言模型（LLM）是一個複雜但回報豐厚的過程。根據不同的需求和資源，我們可以選擇多種訓練策略。 1.1 從頭訓練（Pre-training from Scratch）與全參數微調 這種方法指的是在一個大規模的、無標籤的文本語料庫上，從零開始訓練一個全新的語言模型。

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 筆記 , 前端開發 , Javascript

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 工業場景安全防護服安全帽反光衣作業機械識別分割數據集labelme格式2777張8類別

注意數據集中圖片重複場景可能比較多 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)：2777 標註數量(json文件個數)：2777 標註類別數：8 標註類別名稱:["works-machine-","person","Helmet","vest","safety shoes"

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 電力場景電力巡檢導線誤接地線故障均壓環錯位丟失螺栓鬆動防震錘缺失檢測數據集VOC+YOLO格式916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)：916 標註數量(xml文件個數)：916 標註數量(txt文件個數)：916 標註類別數：9 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - [數據集][目標檢測]電力場景輸電線導線散股檢測數據集VOC+YOLO格式3890張1類

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)：3890 標註數量(xml文件個數)：3890 標註數量(txt文件個數)：3890 標註類別數：1 標註類別名稱:["defect"] 每個類別標註的框數： defect 框數 = 4044 總

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - 街道車輛目標檢測公開數據集 車輛目標檢測的意義

車輛是視頻場景中最關鍵的對象之一，車輛 和 人 是視頻檢測永恆的話題。 車輛檢測是車輛分析中關鍵的一步，是後續進行車型識別、車標識別、車牌識別、車輛特徵 關於檢測的方法和框架有很多，不外乎是特徵訓練和分類，這裏推薦兩篇綜述性文章： [1] Benenson R, Omran M, Hosang

數據集 , 行人檢測 , 人工智能 , 計算機視覺 , 街道車輛目標檢測公開數據集 , 下載地址

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u_17119850 頭像

雲間月1314 - 基於openEuler操作系統上的AI圖像分類應用開發實操與測試

摘要 隨着人工智能技術的飛速發展和應用普及，底層操作系統作為承載AI應用的關鍵基礎設施，其重要性日益凸顯。openEuler作為一款開源、穩定、安全的服務器操作系統，在支持多樣性計算、提供原生AI能力方面展現出巨大潛力。本報告旨在深入探究在 openEuler 操作系統上構建、訓練和部署一個完整AI圖像分類應用的具體流程與可行性。報告以一個實際的圖像分類任務（CIFAR-1

數據集 , AI寫作 , aigc , 開發環境 , Docker

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xjsunjie 頭像

xjsunjie - 油氣行業高質量數據集落地建設路徑思考

在油氣行業，數據質量問題不是“可選項”，而是生存底線。一次錯誤的井位決策可能損失上億美元，一個誤判的管道風險可能引發環境災難。然而，高質量數據集在該行業的落地，遠比製造業或金融業更為艱難。其根源不在工具，而在行業固有的複雜性、數據鏈的斷裂性，以及長期形成的“經驗至上”慣性。 本文結合最新實踐，提出一條適配油氣行業特性的高質量數據集建設路徑——它必須尊重工程現實，承認沉默成本

數據集 , 數據 , 數據質量 , 人工智能 , 數據分析

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 自動駕駛場景駕駛員注意力安全行為睡駕分心駕駛疲勞駕駛檢測數據集VOC+YOLO格式5370張6類別

注意數據集是拍攝視頻中抽取的圖片，可能場景較為單一，拍攝人員數量不多，目測大約有4位左右。主要針對駕駛員不同角度不同行為進行拍攝製作的數據集 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)：5370 標註數量(xml文件個數)：

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 衞星拍攝地面水域檢測數據集4868張VOC+YOLO格式

衞星拍攝地面水域檢測數據集4868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：4868 Annotations文件夾中xml文件總計：4868 labels文件夾中txt文件總計：48

數據集 , 衞星拍攝地面水域 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 管道焊縫質量好壞檢測數據集VOC+YOLO格式1134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)：1134 標註數量(xml文件個數)：1134 標註數量(txt文件個數)：1134 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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openbayescom 頭像

OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨Qwen-Image-Edit 實現圖片文字精準編輯；Nemotron 數據集含超 2K 萬條樣本

公共資源速遞This Weekly Snapshots ！ 7 個公共數據集： Nemotron 多領域推理數據集 Trendyol 安全指令調優數據集 InteriorGS 3D 室內場景數據集 CSEMOTIONS 情緒音頻數據集 LongText-Bench 文本理解基準數據集 Document Haystack 多模態文檔基準數據集 CognitiveKernel-Pro-

llm , 數據集 , 阿里巴巴 , 圖像處理 , 數據分析

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u_6813689 頭像

程序員小2 - 終於把機器學習中的交叉驗證搞懂了！！

核心思想 在標準的模型訓練中，我們通常會將數據集劃分為訓練集和測試集。訓練集用於模型學習參數，測試集用於評估模型的最終性能。 然而，如果測試集本身具有偏差，或者我們想更精細地調整模型（例如超參數調優），僅僅使用一次劃分可能會導致評估結果不夠穩定或具有過高的方差。 交叉驗證的核心目標是：獲得一個更穩定、更可靠的模型性能估計，減少對特定數據劃分的依賴。 交叉驗

數據集 , 數據 , 交叉驗證 , 代碼人生

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王校長的熱狗 - 施工場地安全帽佩戴檢測數據集5000張VOC+YOLO格式

施工場地安全帽佩戴檢測數據集5000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：5000 Annotations文件夾中xml文件總計：5000 labels文件夾中txt文件總計：5

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - 【論文閲讀】Swin Transformer Embedding UNet用於遙感圖像語義分割_swin transformer和unet

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.03302 Code： https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba 摘要： 醫學圖像分割的挑戰在於需要同時整合多尺度信息，從局部細節到全局依賴關係。但現有方法難以有效建模長距離的全局信息：

數據集 , 論文閲讀 , 圖像分割 , 數據 , 雲計算 , OpenStack

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - 目標檢測（五）之YOLOv1

【算法介紹】 在航空運輸安全保障要求持續升級、對機場運行精細化管控需求愈發迫切的背景下，傳統機場跑道異物檢測方式已難以應對複雜多變的跑道環境。基於YOLOv11的機場跑道異物檢測系統應運而生，為航空領域帶來了高效、精準的異物排查解決方案。 該系統具備強大的多類型異物識別能力，可精準識別金屬碎片（metal debris）、小石子（small

數據集 , yolo , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , txt文件 , harmonyos

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 水面漂浮垃圾分類檢測數據集5類7265張VOC+YOLO格式

水面漂浮垃圾分類檢測數據集5類7265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：7265 Annotations文件夾中xml文件總計：7265 labels文件夾中txt文件總計：

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