火灾烟雾检测数据集

**内容概要**：本资源包提供了与张量分解（Tensor Decomposition）和张量补全（Tensor Completion）相关的Matlab代码，特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》（TRPCA）。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例，帮助用户理解和实现TRPCA算法。 **适合人群**：研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。 **能学到什么**： 1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。 2. 掌握TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）算法的具体实现方法。 3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。 4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例，如图像处理、视频恢复、推荐系统等。 5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力，拓展数学建模与算法设计的技能。 **阅读建议**：建议读者首先通读Canyi Lu

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用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用

数据集中约包含2000+张水果图像，一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下，五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性，我们从多个来源收集了水果图像，并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中，我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡， 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外，为了验证模型的泛化能力，我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal，以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中，我们力求保证图像的质量和多样性，以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础，同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源

其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)

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