用于训练的数据集，可以来训练深度学习模型，非常好，标签已经制作好

数码管LED数字训练数据集，仅单个数字（一位数），不是多位数，也没有小数点。按需下载。

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CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

1400张车子的数据集，已经完全手工专业标注完成，包括车子图片和生成的.xml文件，可供yolov3、yolov4、yolov5框架训练出车辆检测模型，识别度超过百分之98以上。

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神经网络训练数据集，MNIST手写数字识别数据集。

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