数据集关于使用卫星图像检测游泳池和汽车。 Swimming Pool And Car Detection_datasets.txt Swimming Pool And Car Detection_datasets.zip

该数据集包含433张图像，其中包含汽车牌照的边界框注释。 注释以PASCAL VOC格式提供。 Car License Plate Detection_datasets.txt Car License Plate Detection_datasets.zip

YOLO（“您只看一次”）是一种流行的算法，因为它不仅具有很高的准确性，而且还可以实时运行，几乎每秒可以记录45帧。数据集包含所有视图中的汽车媒体。 sample_submission.csv train_solution_bounding_boxes (1).csv Car Object Detection_datasets..txt Car Object Detection_datasets..zip

kaggle2017年人脸检测数据集，共31024张灰度图，包括训练集（2430张人脸图，4549张非人脸图）和测试集（472张人脸图，23573张非人脸图）。

僵尸网络检测 僵尸网络拓扑检测数据集和图神经网络自动检测。 覆盖在正常背景网络流量上的不同僵尸网络拓扑的集合，其中包含用于归纳学习的相对较大规模的无特征图。 安装 从来源 git clone https://github.com/harvardnlp/botnet-detection cd botnet-detection python setup.py install 加载僵尸网络数据 我们提供标准且易于使用的数据集和数据加载器，它们可以自动处理数据集重载以及标准数据拆分，并且可以通过指定graph_format参数与大多数图学习库兼容： from botdet.data.dataset_botnet import BotnetDataset from botdet.data.dataloader import GraphDataLoader botnet_dataset_trai

对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。生成的效果如下图： 使用了 RSOD部分数据，将VOC数据集反推为labelme的标注数据。 代码如下： import sys import os.path as osp import io from labelme.logger import logger from labelme import PY2 from labelme import QT4 import PIL.Image import base64 from labelme import utils import os import cv2 import xml.et

分类数据，分为malaria与no_malaria,共200张。

一共三个数据集 ILSVRC2015_DET ImageNet大规模视觉识别竞赛 和ytbb youtube bb 以及 ILSVRC 2015-VID的百度云资源链接。长期有效。

财务会计准则委员会 在中国学生自动驾驶大赛的动态学科中需要认识到的锥体的开放源数据集。 中文版文档见： 如何获取数据集 该数据集来自您的贡献。 您首先需要将您团队的数据集发送给我们。 验证数据集的有效性之后，我们将向您发送我们拥有的所有当前数据集。 为了促进数据集的增长，我们设置了最少600张图像的贡献量。 如何发送数据集 为了解决传输大文件的问题，我们建议使用进行文件上传。 上传完成后，您需要手动将下载代码发送到电子邮件地址： 。 注释类型 暗网YOLO Darknet对标签使用归一化的图像尺寸，并通过其类别，中点，宽度和高度定义感兴趣区域（ROI） # darknet-label.txt 0 0.255078125 0.545833333333 0.02421875 0.0583333333333 0 0.41328125 0.613194444444 0.040625 0.0

基于新冠疫情下的口罩检测数据集，包括有口罩、无口罩、正确佩戴、未正确佩戴等分类，可直接用于yolo5检测模型