盆景风格图片数据集，2700张图片(224x224)， 9个类别，使用TorchVision进行数据增强的练习，每个类别300张图像。 盆景风格图片数据集，2700张图片(224x224)， 9个类别，使用TorchVision进行数据增强的练习，每个类别300张图像。

11种人体组织图像数据集，每种有20-50张照片不等。 11种人体组织图像数据集，每种有20-50张照片不等。 11种人体组织图像数据集，每种有20-50张照片不等。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

飞蛾图像数据集，这个目录包含训练图像。它有50个子目录，每个目录对应50个物种。每个物种子目录包含特定物种的图像。每个物种有不同数量的图像文件。所有为文件至少有101张训练图片。所有图片为224x224x3jpg格式

yolov5手势识别检测数据集（课程作业、设计、比赛所用） 【实际项目应用】： 手势识别检测系统 【数据集说明】： 手势识别检测数据集，一共5122张，该数据集类别为7类，分别是[five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh]，标注精准，目标大小分布均匀，每类数量均衡，算法拟合较好，适合科研实验、课程设计、实际项目使用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

基于yolov5摩托车电动车识别检测系统源码 +模型+数据4142张 +含voc(xml)+yolo(txt)+json格式标签 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

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智慧农业_3类柑橘病虫害数据集522张已标注_voc格式+yolo格式标签 一共522张，两种格式标签，多种目标检测算法可以直接用。由于数据太大，上传的是下载链接，可放心下载！ 病害类别为三类{'0': "HLB",'1': "ill",'2': "health"}

因张量分析对于工程应用来讲十分重要，特上传一本《工程物理中的张量场论》，希望对各位有所帮助!

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：2759 标注数量(xml文件个数)：2759 标注类别数：1 标注类别名称:["water"] 每个类别标注的框数： water count = 2885 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：这是检测道路上是否有积水的数据集 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注