LabelImg：深度学习中的数据标注利器，YOLO模型数据集准备神器

用于深度学习图像去雾的数据集，包含了250张清晰图像和对应的250*8张不同程度清晰图像

用自己写的程序把cafar-10的二进制文件转化为jpg格式的图片，已经分好了文件夹放置，文件的文件名也是类如cat_10.jpg这样的。

一个基于深度学习的道路变化检测数据集，该数据集包含各种道路场景的图片和标注，可以用于训练自动检测道路变化的算法。数据集中包含的变化类型有道路施工、季节变化、车辆停放等常见情况。同时，本文还详细介绍了深

用于简单的深度学习入门练习用

用于机器学习随机划分数据集为train test val或者train test

本数据集包含丰富的安全帽图像，可以直接用于yolo模型的训练和检测。所有图像经过严格标注，确保高精度的检测率。如果您正在寻找一套可靠的安全帽数据集，这个voc数据集将是一个不错的选择。

利用yolov5进行手势检测，结合pyqt5实现界面互动，涵盖18种手势。采用Python编程环境，借助pycharm和anaconda。功能丰富，支持多版本目标检测，包括yolov7和yolov8。

LabelImg是学习ML必不可少的标注工具，但官方提供的windows版本不支持中文标注，给实际工作带来诸多不便，但是python版本是可以。于是决定基于官方python版本重新打包一个window

Spark machine learning recommendation model data set

为了阐述本章的一些概念,我们选择了bikesharing数据集做实验。这个数据集记录了bikesharing系统每小时自行车的出租次数。另外还包括日期、时间、天气、季节和节假日等相关信息。