1.遥感数据集，方便入门学习。 2.HRSID一共有13个类别，分别是：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船、存储罐、丁字路口、网球场、汽车。上传的只有一个类别，船ship类。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是原5604张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

这是从kaggle 上下载的“give me some credit” 信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型.

1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。

使用UCF101完成的视频动作分类识别，使用CRNN模型完成，迭代次数为120，花了很多时间和钱（），不过因为模型参数pth太大了，CSDN放不下，需要再私聊吧

UCF101数据集，完整版，网盘分享。

心脏病拓展数据集.zip，可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/129042377

此数据来源于阿里天池数据集提供的开源数据，为作者按照用户名重新分类汇总整理后得到的数据。原始数据参考https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=47&lang=zh-cn

YOLOv5训练车辆类型识别TXT数据集.自己整理的车辆类型数据集 一共1400张图片，共分7个类別， 分别为Bus，Car，SportsCar，MicroBus，Truck，SUV，Jeep是TXT格式的数据集，用LabelImg工具进行标注，可以转成TFRecord格式的数据集训练效果非常完美。里面含有权重比例文件，可直接拿来训练。

梨果实图像数据集，共有1400+图片 深度学习，YOLO V5，

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