数据量在四位数左右，可供于机器学习使用，深度学习可能不太够。
不同开源数据库的数据标签格式不统一，可能要手动处理或者做一个多模态。
同时也包括一部分嘴唇的图象数据
仅供交流学习使用
侵删
本人也在做相关实验，欢迎各位在评论区交流经验和算法知识
2024-04-09 16:10:02
873.76MB
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内含3个子文件夹，未进行训练集与测试集的分类。分别包含了Annotations文件夹，xml文件的文档，ImageSets文件夹，还有最主要的JPEGImages文件夹，里面是我们本次训练所必须的图片数据集。拿到这个压缩包后，我们还需要对其进行一个大致的训练集与测试集的分类，以此来方便之后的每一次训练。
另外需要注意的是，该压缩包里的Annotations文件夹里的xml文件，需要转换为txt文本文件。
感谢下载。
2024-04-09 15:39:38
316.14MB
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舌象的精准分割对舌诊中舌体识别与分类具有重要意义，采用传统图像处理方法和深度学习方法分割舌象会丢失部分舌象边缘信息，从而降低舌体识别精确度。针对该问题，提岀一种利用高分辨率网络的舌象分割算法。使用区域定位网络识别舌体并提取舌象原图特征生成建议框，对其进行分类和回归处理以定位舌象所在区域，同时构建高分辨率网络提取该区域高分辨率特征，最终完成舌象分割。实验结果表明，该算法可有效保留舌象边缘信息，其分割结果平均交并比达到98.2%，较Segnet、Mask-rcnn算法分割舌象更精准。
2023-04-11 19:00:48
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基于Python与OpenCV的舌象分割 ，杨露，钱旭，舌象诊断是中医最具临床应用价值的方法之一，随着计算机技术的迅速发展，舌诊克服以往主观性、非量化等缺点，形成自动化与客观化
2020-02-23 03:14:11
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