基于深度学习的SRGAN图像超分重建算法，该资源为本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/125034820中介绍的算法实现代码，包含训练测试数据集和完整代码，代码中已添加完整中文注释，详细原理和代码介绍请参考博客内容。代码已经过调试，可完美运行，关于训练用的COCO数据集下载请见博客给出，注意：请按照博客中给定的python环境和依赖库版本进行安装，否则可能会出现环境不兼容问题。

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

MNIST手写数字数据集

异物碎片(FOD)检测在机器学习和计算机视觉领域引起了越来越多的关注。介绍了一个名为FOD in Airports (FOD-A)的FOD图像数据集。FOD-A还提供了标记的环境条件。因此，每个注释实例进一步分为三个光照级别类别(明亮、昏暗和黑暗)和两个天气类别(干燥和潮湿)。 标注格式为：YOLO、VOC 包含31个类别，分别是： Battery Bolt BoltWasher ClampPart MetalPart Cutter PlasticPart LuggageTag Nail Pliers Label Washer Wrench FuelCap Nut MetalSheet Hose AdjustableClamp AdjustableWrench BoltNutSet Hammer LuggagePart PaintChip Pen Rock Screw Screwdriver Wire SodaCan Tape Wood

配合博客（https://blog.csdn.net/zhiyuan411/article/details/127854957）使用，请勿单独下载！

ResNet18_CIFAR10-使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

人脸检测，人脸生成，解耦表征等

COIL-100数据集

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