内容概要： 基于PointNet2的个性化点云数据集分类预测是一个使用深度学习的计算机视觉任务。它涉及将个性化的点云数据集分为不同的类别，例如汽车、人或建筑物等。 适用人群： 本项目适用于对深度学习、点云处理和分类预测感兴趣的计算机科学、人工智能研究人员以及学生。 使用场景及目标： 点云数据处理：根据具体的应用场景，可以通过数据清洗、处理和预处理等方式准备点云数据集。 PointNet2模型构建：使用PointNet2或相似的架构来构建深度学习模型，用于对点云数据进行特征提取和分类。 模型训练与验证：划分数据集为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并在测试集上验证模型的性能和准确率。 类别预测：使用已训练的模型对新的个性化点云数据进行分类预测。 其他说明： 该项目可能涉及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和相应的库，您需要安装所需的依赖项。 项目实施过程中，可能需要对模型架构、数据预处理方法、损失函数和优化器等进行调整和优化。 数据集的选择和准备对于模型的训练和性能非常重要。一个好的数据集应包含多样性和代表性的样本。

卡车数据集，yolov5 训练数据集

机器学习/深度学习必备，income数据集

时间序列常用数据集（electrity，ETT，exchange，ILL，traffic，weather）

CASIA多光谱掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的多光谱成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像，所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。

车牌识别用的汉字图片数据集，包含各个省份的车牌简称，例如京、津、沪、渝、蒙、新、藏、宁、桂、川等。共有3000张图片左右，每张图片大小为20*20像素。可以用作字符识别方法的模板库，字符识别主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，最后选取最佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要, 数字库准确才能保证检测出的数据正确。该数据库经过编程测试后发现识别精度非常高，大家可以放心下载

《知网》情感分析用词语集（beta版）

数据集和相关代码都有，有些已经运行过，还有对应的论文。

YOLO目标检测数据集xml格式转txt格式，一键运行

高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。