压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

广西 天气 分析产量数据

DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像，从精美的商店图像到无约束的消费者照片。 DeepFashion注释了丰富的服装商品信息。此数据集中的每个图像都标有50个类别，1,000个描述性属性，边界框和服装标记。 DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对。 使用DeepFashion数据库开发了四个基准，包括属性预测，消费者到商店的衣服检索，店内衣服检索和地标检测。这些基准的数据和注释也可以用作以下计算机视觉任务的训练和测试集，例如衣服检测，衣服识别和图像检索（In-shop）

新手入门必备！可以尝试一下。里面可以直接运行，把自己的数据集替换掉即可，也可以私信我替换！

新手入门必备，可以尝试一下，这里可以直接用自己的数据集替换掉就好了，也可以私信我进行替换！

可用于电缆网负载预测，电缆网故障诊断，电缆网拓扑

垃圾分类数据集 含：xml、txt格式（图片和标注各1377张） 标注类别： paper products（纸制品，任何纸盒子和报纸） plastics：（塑料类：饮料瓶、塑料袋、塑料泡沫等） glass（玻璃类：玻璃瓶、白炽灯泡、碎玻璃、其他玻璃制品。） metals（金属罐（如易拉罐）、金属盒、其他金属制品） kitchen waste（厨余垃圾：食物，水果，鲜花） WPD这个用大写（未破带：凡是用垃圾袋装着其他垃圾的都标WPD，这个不用标plastics） cloth（布料，布袋子，衣服，布制品）

数据集标注软件labelimg，基于python的安装包，同时也有打包好的exe文件，对于新手可以直接运行，目标检测领域数据集标注的不二选择。

关系抽取任务采用DuIE2.0数据集，包含超过43万三元组数据、21万中文句子及48个预定义的关系类型。数据集分为以下5个部分： 关系schema：48个预定义的关系类型，其中43个简单O值的关系类型，5个复杂O值的关系类型。 训练集：共17万个句子，包含句子中对应的SPO，用于竞赛模型训练。 验证集：共2万个句子，包含句子中对应的SPO，用于竞赛模型训练和参数调试。 测试集: 约2万个句子，不包含句子中对应的SPO。该数据用于作为最终的系统效果评估。 注：另外为了防止针对测试集的调试，数据中将会额外加入混淆数据。

Nice Ride 共享单车骑行数据，包括：使用次数、骑行时间、骑行时长、起点和终点经纬度坐标等属性。