苹果高光谱图像数据集用于纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集 关于数据集 用于测量所用化学物质水平的纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集。数据集由各种苹果的高光谱图像组成。分为三大类: 1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像 2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液 即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及 3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液 (即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及 默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。此数据集以.tif格式给出。 整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。 杀菌剂 苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。本试验所用的杀菌剂是NATIVO。 同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类

18 人的 1800 多张名人面孔图像！ 该数据集包含 18 位好莱坞名人的图像，每位名人有 100 张图片。该数据集中的人物包括： 安吉丽娜朱莉 布拉德·皮特 丹泽尔华盛顿 休·杰克曼 詹妮弗·劳伦斯 约翰尼·德普 凯特·温斯莱特 莱昂纳多·迪卡普里奥 梅根·福克斯 娜塔莉波特曼 妮可基德曼 小罗伯特·唐尼 桑德拉·布洛克 斯嘉丽约翰逊 汤姆·克鲁斯 汤姆·汉克斯 威尔·史密斯 在当今信息爆炸的时代，人脸识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，已经广泛应用于安全验证、身份识别等多个领域。而名人人脸图像数据集的下载，对于研发和测试人脸识别系统尤为重要。本数据集精心选取了18位好莱坞知名人士的图片，共计1800多张，每张图片均代表了特定个体的独特面部特征，为研究提供了丰富的资源。 该数据集中的名人包括了安吉丽娜·朱莉、布拉德·皮特、丹泽尔·华盛顿等国际知名电影明星，这些名人不仅在全球范围内拥有庞大的粉丝基础，而且其面部特征经过多部作品的曝光后，也为大众所熟悉。数据集的构建考虑到了不同性别、年龄、种族等因素，更全面地反映了人脸数据的多样性，增强了人脸识别算法在实际应用中的适应性和准确性。 在数据集的使用上，开发者和研究者可以根据自己的需求，进行人脸检测、特征提取、面部表情分析等一系列工作。例如，通过分析安吉丽娜·朱莉的照片，可以探索与性别相关的面部特征差异；布拉德·皮特的图片则可能用于研究不同年龄段面部特征的变化等。此外，数据集的多样化也为研究不同种族间的面部识别提供了可能。 数据集的高质量图片对于人脸图像识别算法的训练和测试至关重要。在机器学习和深度学习领域，训练数据的质量和数量直接影响着模型的性能。该数据集提供的每张图片都具有较高的分辨率和清晰度，能够为算法训练提供足够的细节信息，从而提高识别的准确性。同时，100张同一人物的图片也为测试算法的稳定性提供了充足的样本。 在技术实现方面，利用该数据集进行人脸识别的研究可以涵盖多个方面，包括但不限于图像预处理、特征提取、模式识别、深度学习模型的构建和优化等。开发者可以结合数据集的特点，选择合适的机器学习算法进行模型训练。例如，采用卷积神经网络（CNN）进行图像的特征提取和分类任务，利用支持向量机（SVM）进行面部特征的分类识别，或者运用生成对抗网络（GAN）生成更为逼真的面部图像。 值得注意的是，虽然人脸识别技术在提高安全性方面具有不可估量的潜力，但其隐私问题也受到了广泛关注。在使用名人人脸图像数据集时，研究者应严格遵守相关法律法规，尊重名人的肖像权，不将数据用于任何非法用途。 名人人脸图像数据集是人脸识别研究领域的重要资源，它不仅包含了丰富多样的人脸图像，还为算法的研究与开发提供了强大的支持。随着人脸识别技术的不断进步，相信未来会有更多精准、高效的应用落地，为人们的生活带来便利。

BUSI（Breast Ultrasound Image）是一个包含乳腺超声图像的分类和分割数据集。该数据集包括了 2018 年收集的乳腺超声波图像，涵盖了 25 至 75 岁的 600 名女性患者。数据集由 780 张图像组成，每张图像的平均大小为 500*500 像素。这些图像被划分为三类：正常、良性和恶性。而在良性和恶性乳腺超声图像中，还包含了对应胸部肿瘤的详细分割标注，为深入研究和精准诊断提供了关键信息。这份数据集不仅为乳腺癌研究提供了丰富的图像资源和宝贵支持。 乳腺超声成像技术是一种常用的乳腺疾病检查方法，它通过超声波来获取乳腺组织的图像，具有无创、无痛、操作简便、成本低等特点，是早期发现乳腺病变的重要手段之一。BUSI乳腺超声图像数据集是专门为乳腺病变的分类和分割研究而构建的，对于医疗影像学以及人工智能辅助诊断领域具有重要价值。 数据集中的图像来自2018年的收集，涵盖了广泛年龄段的女性患者，从25岁至75岁不等。由于乳腺疾病的发病与年龄有一定关联，不同年龄段的女性患者可能表现出不同的超声图像特征，这对于研究乳腺病变的年龄分布特征、不同年龄段的发病风险评估等都提供了宝贵的信息。 数据集包含了780张高分辨率的超声图像，每张图像的平均大小为500x500像素，这样的分辨率足以捕捉乳腺组织的细微结构，对于病变区域的辨识和分析至关重要。图像被分为三个主要类别：正常、良性以及恶性。这种分类对于医疗专业人员在临床中进行快速准确的诊断提供了直接帮助，同时也为计算机辅助诊断（CAD）系统的学习与验证提供了基础数据。 在良性与恶性图像中，数据集还包含了详细的肿瘤分割标注，标注区域通常指的是病变的轮廓或边缘，这对于图像分割、计算机视觉识别等任务至关重要。通过这些详细标注，研究人员和工程师可以训练和测试更为精准的图像分割算法，识别和量化肿瘤区域，进而辅助医生在制定治疗方案时做出更为科学的决策。 除了图像本身，该数据集对于深入研究乳腺癌的潜在病理机制、影像学特征与病理诊断之间的联系提供了坚实的数据支撑。医生和科研人员可以利用这些数据进行模式识别、图像分析，以及探索可能存在的影像学标志物，这些标志物可能成为未来诊断乳腺癌的新途径。 此外，BUSI乳腺超声图像数据集还支持跨学科合作，如医学影像学、数据科学和人工智能领域的结合，有助于推动医疗影像分析技术的进步。通过构建和应用深度学习模型，可以实现从传统影像学检查到人工智能辅助诊断的转变，提高乳腺癌的筛查和诊断效率。 BUSI乳腺超声图像数据集不仅为乳腺癌的基础和临床研究提供了丰富的图像资源，也为开发和验证智能化的医学影像分析工具提供了重要的数据支撑，具有较高的应用价值和科研意义。

开关设备红外过热图像数据集，总共5500左右张图片，标注为voc(xml）格式，总共8类，分别为核心，连接部分，主体，负荷开关，避雷器，电流互感器，电压互感器，塑料外壳式断路器

道路车辆检测图像数据集_含21种各种不同的车辆类型+3004张高质量真实场景道路车辆图片+已做YOLO格式标注_可用于深度学习算法训练

内含8000多张图像，利用labelimg对其进行了标注，各类标签数目：789个（表计读数有错）；523个 （表计外壳破损）；883个   （异物_鸟巢）；383个 （操纵箱箱门闭合异常） ；362个 （开关柜已闭合；654个  （盖板破损） ；729个 （异物_挂空悬浮物）；1174个（呼吸器_硅胶变色）；869个 （表计表盘模糊）；410个  （绝缘子破裂）；723个 （表计表盘破损）；833个（渗漏油_地面油污）；567个   （未穿戴安全帽）；815个    （未穿工装）；106个（呼吸器_硅胶体破损）；607个（吸烟） 上传大小有限，此为网盘下载链接

在IT领域，目标检测是一项关键的技术，特别是在遥感图像分析中。遥感图像数据集是进行这类任务的基础，它提供大量的图像以及相应的标注信息，帮助机器学习算法学习和理解目标的特征，进而实现准确的定位和识别。在这个特定的数据集中，我们看到它专为yolov5模型进行了优化，yolov5是一款高效且流行的深度学习目标检测框架。 我们需要了解目标检测的基本概念。目标检测是计算机视觉领域的一个子任务，它的目的是在图像中找出特定对象并确定它们的位置。这涉及到分类（识别是什么）和定位（确定在哪里）两个步骤。遥感图像目标检测则更具有挑战性，因为这些图像通常包含广阔的地理区域，图像中的目标可能有各种大小和形状，且受到光照、云层、遮挡等因素的影响。 接着，我们来看这个数据集的结构。它分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习中常见的数据划分方式。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集则用于评估模型的泛化能力。1400张图像的数量对于训练深度学习模型来说是相当可观的，能提供足够的样本来学习复杂的特征。 数据集已经处理为适用于yolov5的格式。yolov5是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，它以其快速的推理速度和良好的检测性能而闻名。YOLO系列模型采用了一种单阶段的检测方法，直接从图像中预测边界框和类别概率，简化了传统两阶段检测器的复杂流程。对于遥感图像，yolov5可能已经针对小目标检测进行了优化，因为遥感图像中的物体往往比普通相机图像中的小得多。 在使用这个数据集时，你需要将`datasets`这个压缩包解压，里面应包含训练、验证和测试集的图像及其对应的标注文件。标注文件通常是以XML或JSON格式，记录了每个目标的边界框坐标和类别信息。这些信息将与yolov5的训练流程相结合，通过反向传播更新网络权重，以最小化预测结果与真实标注之间的差异。 在训练过程中，你可以使用yolov5提供的工具和脚本，如`train.py`，设置超参数如学习率、批大小、训练轮数等。同时，验证集上的性能可以用来决定何时停止训练，避免过拟合。使用测试集评估模型的最终性能，衡量指标可能包括平均精度（mAP）、召回率、精确率等。 这个"用于目标检测的遥感图像数据集"提供了丰富的资源，适合研究和开发遥感图像目标检测的应用。结合强大的yolov5框架，可以构建出高效且准确的目标检测系统，应用于城市规划、灾害监测、环境监控等多个领域。

输电线路绝缘子红外图像，数据集内含6000多幅绝缘子红外图像，并利用labelimg软件对其进行了标注，标签类别为insulator（绝缘子），标签类型为yolo（txt）格式，有问题加Q：2954644583

药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码

黄瓜病害图像数据集，高清的黄瓜病害，文件大小为537兆。Cucumber Disease Recognition Dataset