百度地图开发停车场分布标注和检索静态版： 1.基于百度地图jsAPI接口开发； 2.实现标注和弹窗功能； 3.实现标注的检索功能（名称和地址）； 4.静态HTML页面； 5.卫星地图和行政地图的切换； 详情见：https://lockdatav.blog.csdn.net/article/details/125265515

已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。

通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。

1600人脸帽子数据集 1600人脸帽子数据集 1600人脸帽子数据集 用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用 用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用 用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用 用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用 用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用 1600人脸帽子数据集 1600人脸帽子数据集 1600人脸帽子数据集

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Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。它是用 Python 语言编写的，可以对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注，可以生成 VOC 格式的数据集和 COCO 格式的数据集。该版本为windows下编译的standalone版本。

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