进行疲劳检测所需要的闭眼数据集

数据集包含具有一个或多个损坏零件的汽车图像。该img/文件夹在数据集中包含所有80张图像。有三个文件夹train/，val/并test/分别进行训练，验证和测试的目的。 Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..txt Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..zip

FFHQ老化数据集 || 概述 FFHQ-Aging是人脸数据集，旨在对年龄转换算法以及许多其他可能的视觉任务进行基准测试。 该数据集是NVIDIA 的扩展，在70,000张原始FFHQ图像的基础上，它还包含每个图像的以下信息： 性别信息（具有信心分数的男性/女性） 年龄段信息（10个班级，得分为可信度） 头部姿势（俯仰，横摇和偏航） 眼镜类型（无，正常或黑暗） 眼遮挡得分（0-100，每只眼睛的得分不同） 完整的语义图（19个类，基于CelebAMask-HQ标签） 如果您将此数据集用于您的工作，请引用我们的论文： 寿命年龄转换综合Roy Or-El，Soumyadip Sengupta，Ohaad Fried，Eli Shechtman，Ira Kemelmacher-Shlizerman ECCV 2020 数据集统计 以下直方图显示了每个性别的年龄段分布。 性别标签和置信度，年龄

METU商标数据集 介绍 METU商标数据集是一个大型数据集（截至2014年，是最大的公开徽标数据集，而到2017年，是最大的不需要任何预处理的徽标数据集），由超过90万个属于全球真实公司的真实徽标组成。该数据集还包含各种难度的查询集，从而使商标检索研究人员可以将他们的方法与其他方法进行基准比较，以推进这一领域的发展。 商标数据集 数据集（v2）包含923,343种不同类型的徽标图像：纯文本徽标，纯图形徽标和文本+数字组合徽标。示例参见图1。 查询集 我们的数据集包含非常具有挑战性的查询，这些查询是现有的计算机视觉，模式识别和图像检索方法难以解决的（研究正在进行中）。有关预期将发现的一些示例查询和相似性，请 。 表1：METU数据集（v2）的详细信息。 方面 价值 商标 923,343 独特的注册公司 409,675 独特商标 687,842 仅包含文字的商标 583,715 仅包含图形的

（繁荣的贷款数据集探索） 由（Ujwala K） 数据集 该数据集包含113,937笔贷款，每笔贷款有81个变量，包括贷款金额，借款人利率（或利率），当前贷款状态，借款人收入等。 调查结果摘要 我的主要重点是回答以下问题：-1）负责贷款状态结果的因素，例如已完成或已取消或过期等2）影响借款人的APR的因素（通常包括经纪人费用，交易成本，回扣和折扣点） 3）影响借款人利率的因素4）贷款金额差异大的因素（根据原始贷款金额的多少，贷款之间是否存在差异？） 在Univariate Exploration中，我绘制了一些用于分配BorrowerAPR，BorrowerRate，DebtToIncomeRatio，Borrower's职业，整体LoanStatus，LoanOriginalAmount分布图，收入范围，ProperRating和CreditGrads的图，并观察到：- 1）借款人的

多层感知机(MLP)实现考勤预测二分类任务(sklearn)对应数据集

中文文本分类数据集 数据来源： 今日头条客户端 数据格式： 6552431613437805063_!_102_!_news_entertainment_!_谢娜为李浩菲澄清网络谣言，之后她的两个行为给自己加分_!_佟丽娅,网络谣言,快乐大本营,李浩菲,谢娜,观众们 每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词 分类code与名称： 100 民生 故事 news_story 101 文化 文化 news_culture 102 娱乐 娱乐 news_entertainment 103 体育 体育 news_sports 104 财经 财经 news_finance 106 房产 房产 news_house 107 汽车 汽车 news_car 108 教育 教育 news_edu 109 科

深度学习keras中的例程里常用的数据集mnist.npz, boston_housing.npz, reuters.npz下载，解压后放在.keras/dataset中即可跑通很多keras的example

这是中文电影评论数据集，数据集还算大，大型模型可以用，小型模型使用一部分，所以也可以。数据集的质量挺高的。

NER 数据集