目标跟踪与计数，可参考，可训练自己的数据集

资源给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。

医疗非结构化知识图谱抽取数据集

世界气候 ClimateChange.xlsx

数据有关由于各种原因导致的航班延误的信息，2008年。可用于进行延迟航班数据集的分析。 DelayedFlights.csv

opencv3实现人脸识别项目。OpenCV官方人脸数据，40个人脸数据，每个人10张照片。 共40个人的正脸，每个人作为一类放在一个文件中，每个文件夹包含10张人脸数据，格式是pgm的，尺寸为92X112。

人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

DSR-semantic-segmentation:DSR方法在CityScapes数据集上进行语义分割

CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据，图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像（作为输入）和每帧计数的对象组成，这是图像中行人（对象）的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3个通道的图像是480x640像素，但每帧的人数不同，主要用于人群计数的问题。

恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集