PyTorch提供了一个实用的手写数字识别数据集,称为MNIST。MNIST包含60000张训练图像和10000张测试图像,每张图像的大小为28x28像素。该数据集通常被用作计算机视觉中的基准数据集。
这个车牌检测与识别数据集包括了大量的训练数据,可以用于训练模型。其中包含训练车牌检测模型数据和训练字符识别模型数据,包括数字、字母和省市简称等。这些数据都是经过精心处理的,图块大小和字符大小都是标准的
LFW人脸数据库的简介
LFW(LabledFacesintheWild)人脸数据集:是目前人脸识别的常用测试集,其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景,因此识别难度会增大,尤其由于多姿态、光照
新能源车牌数据集,文件名为车牌号,手工整理,希望对大家有帮助
绿牌数据集.zip新能源车牌识别数据集
opencv3人脸识别所用到的训练数据集,40个人脸数据,每个人10张照片。
这个资源是一个真实口罩人脸识别数据集,其中包含了426个人的4015张人脸图像。这些图像被组合成了3589对相同身份的人脸样本,以及3589对不同身份的人脸样本。这个数据集的独特之处在于它同时包含了佩
att_faces 人脸识别数据库,包含40类,每类在一个单独的文件夹,每类共有10张灰度人脸图像,大小为92*112
人脸大数据分析营销方案 零售业面临的挑战 消费者进入实体店铺的消费囊图比 迅速变化的零售环境 零售业成功的关键 打造全新的消费体验 多渠道的营 了解与适应消费者需求 缺乏有效的数据分析 提供流畅的多渠
ORL、FERET、YALE三大人脸识别数据库,个人认为较全较实用的人脸库,全部为图片格式。 ORL:40类,每类10张。 YALE:15类,每类11张。 FERET:200类,每类7张。
文件包含两个文件夹: image:包含FDDB全部的图像 labels:每一张图像对应一个txt txt: 人脸数 x1_min y1_min x1_max y1_max x2_min y2_min
