CAN总线脱敏数据集，包含韩国HCLR实验室所用的Car Hacking和Road两个数据集，包含的攻击模式有Fuzzy/Ddos/Spoofing等。可直接拿来做异常检测。基于该数据集的论文有Song, Hyun Min, Jiyoung Woo, and Huy Kang Kim. "In-vehicle network intrusion detection using deep convolutional neural network." Vehicular Communications 21 (2020): 100198.等，Road数据集和Car-hacking类似，但攻击种类更丰富

数据集为 txt格式，对数据集进行了严格的标记，也对数据集图片进行 统一格式的命名，方便做消融实验。 更适用于分类 目标检测部分效果不错的权重文件 在本资源的赠送部分：权重大小不到4MB 运行环境：yolov5(6.0) 权重文件说明： 格式pt yolov5 去detect.py中 替换掉 原有权重文件地址 权重文件：1. yolo-s 2. yolo-n 都带有训练结束的数据展示 特别送上： 一个检测效果不错的轻量化 手势识别权重文件，拿到即用 文件名为 “最终训练”

深度学习StarGAN实验数据集.zip

CK+数据集包含123 个受试者的 593 个表情序列，所有序列都是从中性表情到峰值表情。593 个序列中只有 327 个有表情编码（0=中性，1=愤怒，2=蔑视，3=厌恶，4=恐惧，5=快乐，6=悲伤，7=惊讶）。文件包含按照表情编码分类的327个表情序列。

该数据集是鸟巢数据集，都是采集与变电站+输电线路+其他场景的鸟巢高清图片，一共近1700多张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。数据集标注格式为xml格式，如果需要转换txt，可私信我，我发给你转换脚本。同时，在该资源中，我已经上传了yolo v5的项目，可以直接用该数据集进行训练，减少了再去找训练文件的时间。购买之后，可手把手进行训练辅助教学。喜欢的可以看看~~

国内常见的20类花卉

内容概要：各种类型的车辆图片以及相对应标注过的标签，标签的格式是xml格式。 适用人群：需要做车辆识别的需要数据集的用户

多场景抽烟数据集，可用于多个场景，内有两千多张以及标注好的xml，可用于深度学习。

labelme深度学习数据集制作工具，语义分割，目标检测，关键点检测

本人将该数据集作为rcnn进行路面车道线，车辆以及裂缝检测的训练数据集，标注不易