WebP是非常先进的格式, 但由于Photoshop这类元老级图像编辑软件不支持, 我们只能将图片为png格式,再进行编辑, 先进技术改变世界, 需要一个过程, 而在过程中提供一个折中的方案(把WebP装换为png, 再将png图片装换为WebP), 也是一件有价值的事。

安全帽检测数据集是针对工业安全领域的一个重要资源，它主要包含了5000张PNG格式的图片，这些图片经过精心处理，具有416×416像素的分辨率，适用于深度学习中的目标检测任务。这个数据集特别设计用于YOLO（You Only Look Once）算法，这是一种高效且实时的目标检测框架。 YOLO是一种基于深度学习的一阶段目标检测方法，由Joseph Redmon等人在2016年提出。它的核心思想是在单个神经网络中同时进行类别预测和边界框定位，这使得YOLO在速度和精度之间取得了良好的平衡。对于工业安全场景，如建筑工地或矿山，确保工人佩戴安全帽至关重要。因此，利用这样的数据集训练YOLO模型，可以实现自动检测工人是否正确佩戴安全帽，从而提高工作场所的安全性。 数据集的组织结构通常包括训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的性能。在这个案例中，这5000张图像可能已经被划分成这两个部分，以确保模型在训练过程中的泛化能力。"images"文件夹可能包含了所有图片，而"labels"文件夹则可能存储了对应的标注信息，每张图片的标注通常是一个文本文件，列出了图片中安全帽的位置（以边界框的形式表示）和类别信息。 在训练过程中，首先需要将这些PNG图像加载到YOLO模型中，通过反向传播优化模型参数，以最小化预测边界框与实际边界框之间的差距。数据增强技术，如随机翻转、缩放和旋转，常被用来扩充数据集，防止过拟合。训练完成后，模型会在测试集上进行验证，评估指标通常包括平均精度（mAP）、召回率和精确率等。 在深度学习模型训练中，选择合适的损失函数也很关键。对于YOLO，通常使用多边形 IoU（Intersection over Union）损失函数来衡量预测框和真实框的重叠程度。此外，还要考虑分类错误，这可能涉及二元交叉熵损失。 为了部署这个模型，我们需要将其转化为能够在实际环境中运行的轻量级版本，比如YOLOv3-tiny或者更小的模型架构。这可以通过模型剪枝、量化和蒸馏等技术实现。将模型集成到移动设备或监控系统中，可以实时监测工人是否佩戴安全帽，一旦发现违规行为，立即报警或记录，从而提升安全管理水平。 总结来说，这个安全帽检测数据集为开发一个高效、实时的安全帽检测系统提供了基础。通过使用YOLO框架，结合数据预处理、训练、验证和优化过程，我们可以构建出一个强大的目标检测模型，有效保障工人的生命安全。

个人收集的回收站图标，均为128*128大小的PNG格式，非常漂亮。 每种图标包含“回收站空”和“回收站满”两个图标。 预览链接： http://farm5.static.flickr.com/4109/5452941438_5838c50bb0_b.jpg http://farm6.static.flickr.com/5293/5452941736_70136c664d_b.jpg http://farm6.static.flickr.com/5256/5452330605_77b616a7dd_b.jpg http://farm6.static.flickr.com/5098/5452941984_7f775cee98_b.jpg

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mnist数据集，这里提供png格式图片，分为训练集和测试集，其中0到9分别为一个单独的文件夹

压缩包包含 1：CIFAR10原始数据集 2：CIFAR10转化为图片后的格式（PNG），分为train和test的两个文件夹，每个文件夹下有10个类别 CIFAR10数据集介绍：CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片

ShowPNG.rar

全png格式，20x20和40x40的都有，emoji微信默认表情符号图片+代码对照表