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交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
在智能驾驶与智慧交通的研究中,交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练,本数据集提供了 1000张交通场景图片,并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
PCB电路板缺陷检测数据集(近千张图片已划分、已标注)| 适用于YOLO系列深度学习检测任务【数据集分享】
在现代电子制造中,印刷电路板(PCB)是几乎所有电子设备的核心组成部分。随着PCB设计复杂度不断增加,人工检测PCB缺陷不仅效率低,而且容易漏检或误判。因此,利用计算机视觉和深度学习技术对PCB缺陷进行自动检测成为行业发展的必然趋势。
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10天前
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【图像融合】用于图像融合方法、客观评估指标、弗里德曼(Friedman)统计检验及其事后检验研究(Matlab代码实现)
【图像融合】用于图像融合方法、客观评估指标、弗里德曼(Friedman)统计检验及其事后检验研究(Matlab代码实现)
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10天前
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河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备(图片已划分、已标注)| 适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加,河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型,不仅破坏水体景观,还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高,难以满足实时监控与治理的需求。
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10天前
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7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。
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10天前
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【图像压缩】在 MATLAB 中使用奇异值分解 (SVD) 进行图像压缩(Matlab代码实现)
【图像压缩】在 MATLAB 中使用奇异值分解 (SVD) 进行图像压缩(Matlab代码实现)
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11天前
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【图像去噪】基于进化算法——自组织迁移算法(SOMA)的图像去噪研究(Matlab代码实现)
【图像去噪】基于进化算法——自组织迁移算法(SOMA)的图像去噪研究(Matlab代码实现)
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