前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能，但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理，海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要，打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样，是不是重新识别一下，如果还是误识别，或是识别不出，是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班，然后骂一句他娘的，本人那

数据包括从19世纪40年代到现在的4.5万份菜单数据集 数据包括从19世纪40年代到现在的4.5万份菜单数据集 数据包括从19世纪40年代到现在的4.5万份菜单数据集

四种鱼类分类数据集，共254张图片。 四种鱼类分类数据集，共254张图片。 四种鱼类分类数据集，共254张图片。

它包含汽车的图像和它们的分割掩码。大部分照片都是从汽车侧面拍摄的。图像及其对应的掩码具有相同的名称。例如，“masks”文件夹中的003.png对应“images”文件夹中的003.png文件。掩码中的每个像素显示对应图像中对应像素的类。例如，像素(3,7)的值为1，表示对应图像中的像素(3,7)属于第1类。在这个数据集中我们有以下5个类;0-背景1 -汽车2 -车轮3 -灯光4 -窗户；一半的图片来自互联网，另一半是在街上拍摄的。210张图片。

它将包含大约80K个记录，涵盖来自北美、中南美洲和欧洲的1500到2000个物种。这是目前最大的生物声学数据集， 它将包含大约80K个记录，涵盖来自北美、中南美洲和欧洲的1500到2000个物种。这是目前最大的生物声学数据集，

网上收集的人脸图片数据集，收集了5749人的13233张照片并将其居中。照片中的1680人在数据集中有两张或两张以上不同的照片。原始数据库包含四组不同的LFW图像和三种不同类型的“对齐”图像。 网上收集的人脸图片数据集，收集了5749人的13233张照片并将其居中。照片中的1680人在数据集中有两张或两张以上不同的照片。原始数据库包含四组不同的LFW图像和三种不同类型的“对齐”图像。

西瓜花数据集，一共包含419张各类西瓜花的图片，可以用于西瓜花的识别模型的训练 西瓜花数据集，一共包含419张各类西瓜花的图片，可以用于西瓜花的识别模型的训练 西瓜花数据集，一共包含419张各类西瓜花的图片，可以用于西瓜花的识别模型的训练

象棋数据及该数据集，包含大量合成的、随机生成的代表国际象棋图像的图像，以俯瞰棋盘及其棋子的角度拍摄。每张图片都与一个包含注释的.json文件相关联。 象棋数据及该数据集，包含大量合成的、随机生成的代表国际象棋图像的图像，以俯瞰棋盘及其棋子的角度拍摄。每张图片都与一个包含注释的.json文件相关联。

这是我在部署安装torch-geometric的过程中使用到的几个工具包。

基于深度学习的停车场车辆识别研究