29_序列标注技术详解：从HMM到深度学习
1. 序列标注概述 序列标注(Sequence Labeling)是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务，其目标是为序列中的每个元素分配一个标签。在NLP领域，序列标注技术广泛应用于分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等任务。 1.1 序列标注的基本概念 序列标注任务的核心要素包括： 输入序列：通常是词语、字符或其他语言单元组成的序列标...
PCB电路板缺陷检测数据集（近千张图片已划分、已标注）| 适用于YOLO系列深度学习检测任务【数据集分享】
PCB电路板缺陷检测数据集（近千张图片已划分、已标注）| 适用于YOLO系列深度学习检测任务【数据集分享】 前言 在现代电子制造中，印刷电路板（PCB）是几乎所有电子设备的核心组成部分。随着PCB设计复杂度不断增加，人工检测PCB缺陷不仅效率低，而且容易漏检或误判。因此，利用计算机视觉和深度学习技术对PCB缺陷进行自动检测成为行业发展的必然趋势。 本文将详细介绍一个适用于PCB缺陷检测的数据集，....
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。....
7种交通场景数据集（千张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
7种交通场景数据集（千张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】 在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天，如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素，对道路安全与交通效率具有直接影响。然而，真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战，使得视觉识别与检测任务难度显著....
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....
单车、共享单车已标注数据集（图片已划分、已标注）｜适用于深度学习检测任务【数据集分享】
单车、共享单车已标注数据集（图片已划分、已标注）｜适用于深度学习检测任务【数据集分享】 前言 在计算机视觉与人工智能快速发展的今天，交通出行领域的智能化建设成为重要研究方向之一。无论是城市治理、交通监控，还是智能驾驶与无人配送，单车与共享单车的自动识别与检测都扮演着举足轻重的角色。近年来，共享单车逐...
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....
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