河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备（图片已划分、已标注）| 适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备（图片已划分、已标注）适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加，河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型，不仅破坏水体景观，还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高，难以满足实时监控与治理的需求。 基于计算机视觉的自动识别技术，为河道垃圾监测提供了新的解决方案。....
坐姿标准好坏姿态数据集（图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
坐姿标准好坏姿态数据集（图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 前言 在人工智能与计算机视觉快速发展的今天，人体姿态识别已成为研究和应用的热门领域。无论是在智慧教室、办公室健康管理、康复训练，还是在驾驶员疲劳检测、青少年脊柱侧弯防控等场景中，人体坐姿的标准性与否直接影响着健康、安全和效率。为了推动这一领域的研究与应用，本文将详细介绍一个经过精心整理和标注的 坐....
火灾火焰识别数据集（2200张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
火灾火焰识别数据集（2200张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 数据集分享 链接:https://pan.baidu.com/s/1AeZtk5eSvfgptp6Bkbu5kA?pwd=c4n4提取码:c4n4 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 在人工智能和计算机视觉的快速发展中，火灾检测与火焰识别逐渐成为智慧城市、公共安全和智能...
102类农业害虫数据集（20000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
102类农业害虫数据集（20000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 数据集分享 通过网盘分享的文件：102类农业害虫数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1DZIAYJqoTomT9WJEsIrX7Q?pwd=sede 提取码: sede 在智慧农业和智能害虫监测中，构建一个高质量的农业害虫识别数据集是实现自动化检测与分类...
道路表面缺陷数据集（裂缝/井盖/坑洼）（6000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
道路表面缺陷数据集（裂缝/井盖/坑洼）（6000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 数据集已划分为train、test、val。共计6000张图片，对应标注文件，数据集见文末。 本数据集专注于 道路表面缺陷检测与识别，共计 6000张高分辨率图片，涵盖了常见的 裂缝、井盖、坑洼、修补区域 等多种复杂场景。数据集采用 YOLO项目标准格式，并已完成 tra....
AI虫子种类识别数据集（近3000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
AI虫子种类识别数据集（近3000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 数据集已划分为 train、test、val 三个子集，共计近 3000张高清图像，每张图像都包含清晰的目标注释文件（YOLO格式），非常适合用于深度学习模型中的目标检测与分类任务，特别是YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11等模型的训练与测试。 背景 在农业智能化与生态研究中，虫....
人脸表情[七种表情]数据集（15500张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
人脸表情[七种表情]数据集（15500张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 该数据集已按照训练集（train）和测试集（test）划分，共计 15,500 张人脸图像，覆盖 七种典型表情类别，并附带相应的标注文件，可直接用于模型训练与评估。 背景 随着人工智能和计算机视觉的发展，表情识别在人机交互、智能监控、心理健康、驾驶员状态监测等领域具有广泛的应用前景....
![人脸表情[七种表情]数据集（15500张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】](https://ucc.alicdn.com/6x3ykqt6vixgc/developer-article1672374/20250718/591f40cdef5e4ca797d9d7ce750fb795.png)
R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。“少数”样本可以表示从几百到几万个图像的任何地方。作为一个实际例子，我们将重点放在将图像分类为狗或猫的数据集中，其中包含4,000张猫狗图片（2,000只猫，2,000只狗）。我们将使用2,000张图片进行训练- 1,000张用于验证，1,000张用于测试。 深度...
DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别
输出结果实现代码from __future__ import print_functionprint(__doc__)import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ndimage import convolve....
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