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

深度学习图像分类数据集 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛%2F脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 可以用来训练自己的模型

Adobe composition-1k数据集只包含alpha和fg（以及测试集中的trimap）。 文件内容包括如下： ├── adobe_composition-1k │ ├── Test_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ │ ├── trimaps │ ├── Training_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ ├── Other │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg 总的来说，数据集文件收集不易，但是完整的，总共体积大小为410MB左右，如果要合成图像的话还需要经过后续转换步骤，涉及COCO训练数据和VOC测试数据。

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。

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该数据集是人员跌倒数据集，一共近10000张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。购买之后，可手把手进行训练辅助教学，保证训练代码可以跑通，喜欢的可以看看~~

无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机)

无人机检测数据集，此数据集包含1962张无人机的.jpg图像，用于图像分类(或任何您认为合适的)。 无人机检测数据集，此数据集包含1962张无人机的.jpg图像，用于图像分类(或任何您认为合适的)。 无人机检测数据集，此数据集包含1962张无人机的.jpg图像，用于图像分类(或任何您认为合适的)。

我这个数据集跟以前的Rain100L的数据集不太一样，之前的数据集只有100张，我在他的基础上进行了上下翻转、左右翻转等翻转操作，将图像数量进行了扩充，有雨图像和无雨图像各400张，而且还分成了训练集和测试集

羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼” 羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼”