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VOC格式标注行人的数据集+1000personpicture，可用作训练模型和测试模型，train，test，val，person.names,person.data
这是头盔图片和xml文件的数据集,里面包含975张图片和数据集,可以用来训练深度学习模型,用pytorch-yolo4模型训练基本上可以达到百分之90以上的识别度,可以达到半商业化程度。
火焰数据集图片以及xml文件,两者相互匹配,可以通过深度学习keras-yolo3框架直接训练成火焰模型。
CNN对Cifar10进行分类，初始算法准确度为79%；第二种使用图像加强，精确度可到84%左右；第三种使用正则化第四种使用双CPU，精确度提升到86%。
修改了cityscapesscripts/evaluation/vevalPixelLevelSemanticLabeling.py文件，可以实现利用符合trainId的图像评估神经网络的IoU；另外
minist手写数字数据集(原始图片)；42000张图片，0-9MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIS
MNIST手写数字体分类训练和测试用数据集，下载自yann.lecun.com
资源中包含0到9的手写体数字图片，每种数字图片有1000张左右，都归一化为相同的大小，可以用作与手写体数字识别的训练集
mnist手写数字数据集的图片格式，文件较大，此为验证集和测试集部分（valid_set、test_set）实现代码也已经上传。
收集了来自46个类别、共2651张高分辨率金耳环图像，这些图像来自不同珠宝连锁目录，可用于在线购物应用程序和时尚图像检索。为了使用该数据集，请引用以下论文：Islam S.M.等人的“RingFIR:
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