葡萄叶图像数据集,Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit和Nazli葡萄叶子图片,每类葡萄100张图片。 葡萄叶图像数据集,Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit和Nazli葡萄叶子图片,每类葡萄100张图片。 葡萄叶图像数据集,Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit和Nazli葡萄叶子图片,每类葡萄100张图片。
2022-12-18 18:28:47 108.7MB 葡萄 图像 数据集 深度学习
葡萄在不同发展阶段的图像数据集,文件v0.1 1.212张图片,大小1280x720px,包含3.993个边界框。文件v0.2 2.099张图片,大小1280x720px,包含6.641个边界框 葡萄在不同发展阶段的图像数据集,文件v0.1 1.212张图片,大小1280x720px,包含3.993个边界框。文件v0.2 2.099张图片,大小1280x720px,包含6.641个边界框
2022-12-18 18:28:47 314.1MB 葡萄 图像 数据集 深度学习
汽车标识数据集,数据集的大小为14.8 MB。它包含了544个彩色logo样本,以png图像格式存储。汽车标志数据集包含32个不同类别的汽车,每个类别有17个图像 汽车标识数据集,数据集的大小为14.8 MB。它包含了544个彩色logo样本,以png图像格式存储。汽车标志数据集包含32个不同类别的汽车,每个类别有17个图像
2022-12-18 18:28:46 14.22MB 汽车 深度学习 标识 数据集
汽车零部件分类数据集,一共有14类汽车配件,每类汽车配件的图片数量在50张左右。 汽车零部件分类数据集,一共有14类汽车配件,每类汽车配件的图片数量在50张左右。 汽车零部件分类数据集,一共有14类汽车配件,每类汽车配件的图片数量在50张左右。
2022-12-18 18:28:45 38.08MB 汽车 数据集 零部件 分类
人类跌倒状态数据集,17名志愿者进行了20次跌倒和16次日常生活活动,5次重复,同时佩戴6个传感器(3.060次),分别连接在他们的头部、胸部、腰部、手腕、大腿和脚踝上。有关数据集描述和其他有助于导航数据集的重要信息,请参阅附加的.docx文件。
2022-12-18 18:28:42 728.66MB 跌倒 状态 数据集 深度学习
人类活动识别数据集,数据集包括10名不同背景的志愿者在进行多种身体活动时的身体运动和生命体征记录。放置在受试者胸部、右手腕和左脚踝上的传感器被用来测量不同身体部位所经历的运动,即加速度、转弯速率和磁场方向。位于胸部的传感器还提供2导联心电图测量,这可能用于基本的心脏监测,检查各种心律失常或观察运动对心电图的影响。
2022-12-18 18:28:41 35.53MB 活动 人类 识别 数据集
人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集,有5种情绪,愤怒,恐惧,快乐,悲伤和惊讶,每种有70-250张图片不等
2022-12-18 18:28:41 1.39MB 人类 面部表情 数据集 深度学习
瑞士的硬币图片数据集,每个文件夹都有不同类型的硬币(1fr = 1法郎,50rp = 50 rappen 美分),由于所有的法郎硬币都有相同的背面,我们有frback文件夹,所有的rappen都有相同的背面,我们有rpback,共分为8类,共有279张图片
2022-12-18 18:28:35 64.39MB 硬币 图片 数据集 深度学习
珊瑚分类数据集,数据集包含三个类。这些类别是健康的(720张)、漂白(150张)和死亡(712张)的珊瑚, 珊瑚分类数据集,数据集包含三个类。这些类别是健康的(720张)、漂白(150张)和死亡(712张)的珊瑚, 珊瑚分类数据集,数据集包含三个类。这些类别是健康的(720张)、漂白(150张)和死亡(712张)的珊瑚,
2022-12-18 18:28:32 124.81MB 珊瑚 分类 数据集 深度学习
石头剪刀布数据集,每类有840张图片,这个数据集指的是石头、剪子布和不同形状和颜色的手游戏。它包含三个文件 石头剪刀布数据集,每类有840张图片,这个数据集指的是石头、剪子布和不同形状和颜色的手游戏。它包含三个文件 石头剪刀布数据集,每类有840张图片,这个数据集指的是石头、剪子布和不同形状和颜色的手游戏。它包含三个文件
2022-12-18 18:28:30 226MB 石头剪刀布 数据集 深度学习