CIC-IDS-2018入侵检测数据集第三部分

由 Dalal和Triggs于2005年创建，是使用最广泛的静态行人检测数据库之一。数据集中图像尺寸为64×128 像素分为训练数据集和测试数据集。训练数据集中有正样本图像有614个，负样本图像1218 个；测试数据集中有正样本图像288个，负样本图像453个。

该数据集共包含2900张图像和标注文件，共分为四类，分别为'open_eye','closed_eye','closed_mouth','open_mouth'，当检测到closed_eye和open_mouth为不专注。

MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

坑洼检测数据集，收集包含1000道路坑洼图片，可直接用于训练道路坑洼检测

哔哩哔哩有演示视频-目标检测 原创拍摄 FOD(Foreign Object Debris)泛指可能损伤航空器或系统的某种外来的物质，常称为跑道异物。FOD的种类相当多，如飞机和发动机连接件(螺帽、螺钉、垫圈、保险丝等)、机械工具、飞行物品(钉子、私人证件、钢笔、铅笔等)、野生动物、树叶、石头和沙子、道面材料、木块、塑料或聚乙烯材料、纸制品、运行区的冰碴等等。 https://www.bilibili.com/video/BV1Qr4y1n7ML/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=f038fae2eb026cbbe5b42dec789fea76

(钢材表面缺陷)数据集该数据集是东北大学宋克臣团队制作而成，是钢材表面缺陷数据集，共有1800张图片，包含六种类型：crazing、inclusion、patches、pitted_surface rolled-in_scale、scratches 数据说明 ANNOTATIONS：标签 IMAGES：图片 问题描述 钢材表面缺陷数据集

NWPU VHR-10数据集包含800个高分辨率的卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的，然后由专家手动注释。数据集分成10类（飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁和车辆）。

摔倒检测数据集 5000+ 图片带 xml、txt标签，用于摔倒检测，可用于yolo等进行训练、检测

大作业-信号灯检测数据集 大作业-信号灯检测数据集 大作业-信号灯检测数据集