yeast.mat多标签数据集

腾讯发布的大规模多标签图像数据集和ResNet-101预训练模型,这个模型在ImageNet数据集上达到 80.73% top-1 acc

这个数据集是专为异常行为检测和跌倒检测而设计的，包含了5000多张图和5000多个标签。它可以用于训练和测试各种异常行为检测和跌倒检测算法和模型。数据集中的图像经过精心标记，可以标识出不同的异常行为和

DICOM数据转换为mat格式

.mat格式的yale数据方便您用Matlab进行操作，大小为100x100x165，照片大小为100*100，照片有165张

对opencv2.0之后的cv::mat类读取数据，分别包括直接读取、指针读取和迭代器读取

因为我当时训练的fasterrcnn网络需要提取的boundingbox区域大致可以确定，所以下了个批量生成json标签的代码

classCMainFrame:publicCMDIFrameWnd{DECLARE_DYNAMIC(CMainFrame)public:CMainFrame();//Attributes

基于数据分解、多标签分类、文本分类、机器学习、情感分析

一个非常好的多标签的网页示例，已经写好的的CSS，html样式，可以直接拿来使用！！！

利用bootatrap和jquery整合的多标签后台管理框架，用到了国外流行的后台管理框架adminlte