数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。 Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看，这个术语起源于大型机领域，在那里它有一个明确界定的意义，非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。 最简单的情况下，只有一个变量，然后在数据集由一列列的数值组成，往往被描述为一个列表。尽管名称，这样一个单数据集不是一套通常的数学意义，因为某一个指定数值，可能会出现多次。通常的顺序并不重要，然后这样数值的集合可能被视为多重集，而不是（顺序）列表。 值可能是数字，例如真正的数字或整数，例如代表一个人的身高多少厘米，但也可能是象征性的数据（即不包括数字），例如代表一个人的种族问题。更一般的说，价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量，通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”，其中需要指出的某种方式。 数据集可以分

车辆识别正样本2587个，都是33*33像素的黑白图。 车辆的角度有前有后，无横向位置。 可用opencv进行学习。

道路锥桶、彩色路锥深度学习样本625个，部分采集于城市道路，部分采集于隧道

labelimg的安装没必要配置环境，有对应的exe应用程序（只能windows系统下使用），大大提高工作效率。

鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合,并利用汉明;Hamming 距离对用于旋转不变识别的级联模型的学习样本进行优选,计算机对三个很相似的飞机模型进行识别,识别结果表明对学习样本进行有效的选择不仅可以减少系统的学习训练时间而且可以提高模型的识别能力。

使用适当的学习样本对 Widrow-Haff 分类算法进行运行时优化请引用： Mirinezhad、S. Younes、Mir-Hossein Dezfoulian、Mehrdad Shafei Mosleh 和 SM Hossein Mousavi。 “使用适当的学习样本对 Widrow-Haff 分类算法进行运行时优化。” https://www.researchgate.net/publication/319015521_Runtime_Optimization_of_Widrow-Hoff_Classification_Algorithm_Using_Proper_Learning_Samples_DOI_ITCT04_150

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本课程主要讲解遥感数据影像分类和目标检测的样本格式，通过结合遥感影像数据的特点和是否有对应的矢量数据，利用计算机视觉工具、PS、ArcGIS等软件制作遥感分类和目标检测深度学习的样本。

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驱动级键盘记录，自己改的，比较低层，是个好的学习样本