SCUT HEAD人头检测数据集包含4405张标记了111251个人头的图像。数据集分两部分，第一部分2000张图像源自大学教室的监控视频，第二部分2405张图像爬取自网络，数据集图像中的人头均有边界框和注释。 数据标注经用xmin、ymin、xmax和ymax坐标标记了每个可视头部，并确保注释覆盖整个头部，包括部分，但没有额外的背景。A部分和B部分分为培训和测试部分。数据集遵循Pascal VOC标准

a) 传感器高频数据：该数据来自于模温机及模具传感器采集的数据，文件夹内每一个模次对应一个csv文件，单个模次时长为40~43s，采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种，含有24个传感器采集的数据； b) 成型机状态数据（data_spc）：该数据来自成型机机台，均为表征成型过程中的一些状态数据，每一行对应一个模次，数据维度为86维； c) 机台工艺设定参数（data_set）：文件夹中含有注塑成型的81种工艺设定参数； d) 产品测量尺寸(size)：文件夹内含有每个模次产品的3维尺寸；

coco训练集5k.part（2014），包含coco训练集的图片路径（相对路径）如果发生找不到图片的情况，可修改为绝对路径

celeba人脸识别训练集，以处理成h5py格式，显著提升数据读取与训练速度 受CSDN文件大小限制，文档包含了1万张照片，更多照片可以私信获取

自己爬取制作的 京东6类商品（帽子，鞋子，短袖，衬衫，裙子，休闲裤子），在resnet50网络下可以达到99%的正确率的 数据集，可以很好的训练模型的识别服饰种类的能力

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表格形式（CSV）的mnist训练测试集，大部分电子表格和数据分析软件兼容形式 包括mnist_test.csv、mnist_train.csv、mnist_test_10.csv、mnist_train_100.csv mnist_train.csv、mnist_test.csv分别有60000、10000个标记样本集 mnist_test_10.csv、mnist_train_100.csv则只有10条100条记录是上面的子集 在深入研究前我们常用子集验证算法再用完整集

著名的图片分类数据集，原版的在CSDN已经有很多了，这一个版本的是我将原版的数据集导出成图片格式，同时用json文件来标注图片的类别。 本资源只包含CIFAR-10数据集中的训练集（5万张图片），测试集在我上传的其他资源中有。 压缩包内需要包括png格式的图片源文件及同名的json格式标注文件，可直接导入EasyDL中使用。 关于本数据集的官方介绍，请参见： http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

数据中中包含了大量对图像分割没有意义的数据，因此这里对原始数据集进行有效数据的提取。并且将有效数据集再次进行训练集 + 测试集的划分 注：log 训练文件较大，为了方便上传，这里删去不重要的train结果

输电线路异物数据集（4517+VOC），包含约4k张8k分辨率的高质量图像。已由我们整理好分为训练集、测试集，可直接用于YOLO