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Labeled Fishes in the Wild 数据集数据集
Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集,图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床,通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中( dat,vec 和 info),标注了鱼在图像中的位置。
2023-04-05 05:05:53
423.68MB
图像识别
物体检测
图像检测
鱼类识别
1
猪(pig)目标检测数据集
猪(pig)目标检测数据集,yolo格式的,可以直接用来yolo系列的训练,不需要进行再次转化,直接修改相应的yaml配置文件,即可使用。
2023-04-05 01:45:40
31.44MB
目标检测
数据集
yolo
1
horseColic数据集:数据已处理过,标签为0-1
机器学习——logistic回归,预测病马死亡率的案例的horseColic。数据已处理过,标签为0-1。
2023-04-04 22:22:18
18KB
机器学习
1
数据集YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码
数据集YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码
2023-04-04 21:40:51
515B
数据集
软件/插件
1
瓜果识别数据集,17种瓜果的图片,jpg格式
17种瓜果的图片,每个种类约120个样本。 详细瓜果名称: ['丝瓜', '人参果', '佛手瓜', '冬瓜', '南瓜', '哈密瓜', '木瓜', '甜瓜-伊丽莎白', '甜瓜-白', '甜瓜-绿', '甜瓜-金', '白兰瓜', '羊角蜜', '苦瓜', '西瓜', '西葫芦', '黄瓜']
2023-04-04 19:54:24
125.26MB
数据集
1
论文研究-基于混合采样的非平衡数据集分类研究.pdf
针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究,提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器,AdaBoost算法进行迭代,对每次错分的样本点根据其空间近邻关系,采取一种改进的混合采样策略:对噪声样本直接删除;对危险样本约除其近邻中的正类样本;对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验,并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。
2023-04-04 16:29:23
1.05MB
混合采样
错分样本
非平衡数据集
AdaBoost算法
支持向量机算法
1
ASRA数据集
ASRA数据集的数据集,ASRA数据集的数据集,ASRA数据集的数据集
2023-04-04 15:29:39
104.42MB
航空安全报告
数据集
1
CCPD2019车牌提取和字符提取数据集part7
资源详细介绍情况可点击链接查看 http://t.csdn.cn/DnLFg 此资源为CCPD2019车牌提取和字符提取出的数据集,为压缩包part7,由于平台限制共有7个压缩包,只有part1需要积分,七个需要全部下载同时解压才可以使用。
2023-04-04 13:31:15
605.46MB
CCPD
车牌图片
车牌字符
1
行人检测数据集VOC格式
手工标注行人检测数据集,图片为jpg,共485张,xml485个。
2023-04-04 11:14:28
154.41MB
数据集
深度学习
目标检测
1
配送中心选址问题数据集
配送中心选址问题数据集
2023-04-04 10:58:10
33KB
数据
1
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