根据我给出的说明手册，可以创建一个自定义类别检测的项目。 在我的例子中使用了voc数据集进行了自定义项目，取名为voc20，该项目可以检测voc数据集中20个类别。 这个是完全不同于官方的说明手册的使用手册，属于第一手原创资源，制作不易！ 本资源属于实验室自有资源，如有侵权转发的，将会严格追究版权责任！

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

dat格式，读取可以使用np.genfromtxt，不明白的可以进本人博客了解使用详情

WHU建筑物实例分割数据集(已转为标准coco格式) 规模:7152张图像,20万栋建筑物 地面分辨率:0.3m 用途:mask rcnn等网络的训练与测试 遥感/建筑物提取/实例分割/图像处理

草莓常见病害coco实例分割数据集，angular leafspot 叶角斑 Anthracnose Fruit Rot 炭疽病水果腐烂 Blossom Blight 花朵枯萎 Gray Mold 灰霉病 Leaf Spot 叶斑病 Powdery Mildew Fruit 白粉病水果 Powdery Mildew Leaf 白粉病叶片

多元回归数据集Advertising.csv"

15种降噪算法常用噪声数据集

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共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

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