用于糖尿病视网膜病变筛查项目，数据集做了图像格式转换，图像二值化处理；数量为几百张，含分割后的标签

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

资源包含235张训练用数据，已标注眼球虹膜瞳仁位置，及u2net和u2netp预训练模型。安装依赖后，可直接运行脚本，获取生成的结果。如有不明白的地方，可查看个人博客，里面包含如何使用。如若获取资源后无法执行，请私信。

水表的数字表盘分割数据集（labelme标注，300多张）.zip

目录说明: data:数据集 自行将images文件夹添加到data目录下 source:源码 Coelho2009_ISBI_NuclearSegmentation: ,该源码可以运行通与最新jug兼容. 但主要还是通过以下方法对源码进行跟踪. 环境准备: 在机器上安装好python,pip包管理工具 在该根目录下直接安装所需的软件依赖包: $sudo apt-get install libfreeimage-dev #解决FreeImage报错, $sudo apt-get install libmagick++-dev 主要是应为缺少freeimage开发库. 使用如下命令安装相关python依赖包: pip install -r requirements.txt (#numpy cast bug已解决) 代码运行: 进入到sources目录后, 运行以下语句 python jug

汽车结构语义分割数据集

Densely Annotated Video Segmentation 是一个高清视频中的物体分割数据集，包括 50个 视频序列，3455个 帧标注，视频采集自高清 1080p 格式。

CamVid数据集包括700多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集一、验证集、测试集。同时，在CamVd数据集中通常使用11种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为:道路(Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆(Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)、自行车(Bicyclist) 、树木(Tree)。注意背景是0，所以这里给类别的时候是给12，而不是11

兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。

鼎利软件分割数据方法，2种分割方法，一个按时间分割，一个按任意区域分割，希望对大家有帮助。