文件说明： raw_data.txt //原始数据集（语料库） handle.py //因为原始数据集很大，可以通过handle.py对去全量数据集进行处理，得到小的数据集 hmm1.py //隐马模型的实现代码

因公司做公众号上用到了 百度地图 遇到了只能标注10个 之后的解决方案

1.YOLOv1论文原文 2.本人在精度论文标注版本，标注内容来自（yolov1PPT，B站UP主同济子豪兄论文精度） 3.YOLOv1推测阶段最经典PPT,内容十分详细 比较适合初学YOLOv1同学，精度论文的资料，帮助理解

本数据集包含的火焰类别有“蜡烛火苗”、“森林大火”、“城市火灾”等，适用于做火焰识别的目标检测初学者或者与火焰识别有关的项目用户进行学习训练使用。

brat安装包，适合实体标注领域/人工智能领域的学习者，非常方便

水表的数字表盘分割数据集（labelme标注，300多张）.zip

烟火数据集 包括烟雾和火两类 共有2056张 已经标注好 xml标签 数据集介绍连接：https://blog.csdn.net/weixin_45724232/article/details/124554226?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124554226%22%2C%22source%22%3A%22weixin_45724232%22%7D&ctrtid=tXaNR

功能强大的图像数据语义标注软件，主要功能参考labelme实现，包括区域共边/不共边、图像缩放、绘制多边形并填充颜色、删除图元顶点、移动图元顶点、恢复原图、取消当前标注区域、绘制顶点回退、隐藏图元、图元半透明显示、标注结果审核、审核意见查看、标注结果统计、标尺测距、工作量统计等功能。 如果需要源码请联系18203221506

基于CRF 的先秦汉语分词标注一体化研究

纯手工标注交通标志数据集1000框VOC版，xml版本，其中包括3个类别：mandatory、prohibitory、warning。其中包含350张图片，每张图中最少有2个框，共计1031个，手工标注范围良好，适合高精度目标识别，本人使用yolov3训练200轮后精度达到99%