数据集

【完整源码+数据集+部署教程】【运输＆加载码头】仓库新卸物料检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-DRBNCSPELAN随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，仓储物流行业面临着前所未有的挑战与机遇。传统的物料管理方式已难以满足现代化仓库对效率、准确性和实时性的高要求。尤其是在新卸物料的检测与管理中，如何快速、准确地识别和分类不同类型的物料，成为了提升仓库运营效率的关键因素之一。基于此背景，开发一套高效的仓库新卸物料检测系统显得尤为重要。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】烟叶植株计数与分类系统源码和数据集：改进yolo11-TADDH随着全球农业生产的不断发展，植物计数与分类技术在精准农业、作物监测和管理中扮演着越来越重要的角色。传统的人工计数方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致计数结果的不准确性。因此，利用计算机视觉技术进行植物计数与分类，成为提升农业生产效率和管理水平的有效手段。近年来，深度学习特别是目标检测算法的快速发展，为这一领域提供了新的解决方案。

【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】【无人零售】自动售卖机饮料检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-KernelWarehouse随着科技的迅猛发展和消费者购物习惯的改变，无人零售逐渐成为现代商业的一种新兴模式。无人零售自动售卖机以其便捷性和高效性，受到了越来越多消费者的青睐。然而，自动售卖机在商品管理和库存监控方面仍面临诸多挑战，尤其是在饮料产品的实时检测与识别方面。为了解决这一问题，基于改进YOLOv11的饮料检测系统应运而生。

【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】条形码检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-TADDH随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，条形码作为商品识别和信息追踪的重要工具，已广泛应用于零售、物流、生产等多个领域。条形码的高效检测与识别不仅能够提升商品管理的效率，还能为消费者提供更为便捷的购物体验。然而，传统的条形码检测方法往往依赖于特定的光照条件和清晰的图像质量，容易受到环境因素的影响，导致识别率降低。因此，开发一种高效、鲁棒的条形码检测系统显得尤为重要。

经典机器学习&深度学习领域数据集介绍是一类多重变量分析的数据集，包含 3 个类，每个类 50 个元素，每个元素有 5 个属性，用来代表不同的鸢尾花。它是 UCI 机器学习数据库中的经典数据集，可通过 Scikit-learn 库直接加载，使用from sklearn.datasets import load_iris，然后通过load_iris()函数即可载入数据。

【完整源码+数据集+部署教程】遥感图像道路检测分割系统源码和数据集：改进yolo11-CARAFE研究背景与意义随着城市化进程的加速，交通管理与道路监测的重要性日益凸显。遥感技术的快速发展为道路检测与分割提供了新的解决方案，尤其是在复杂环境下，传统的人工检测方法往往效率低下且容易出错。因此，基于遥感图像的自动化道路检测系统成为了研究的热点之一。近年来，深度学习技术的进步，尤其是目标检测算法的不断演化，使得计算机视觉在道路检测领域展现出强大的潜力。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和实时性而备受关注，尤其是YOLOv11的推出，为解决遥感图像中的道路检测问题提供了新的思路

基于 GEE 的 Sentinel-2 光谱、指数、纹理特征提取与 Sentinel-1 SAR 数据处理目录一、代码整体框架与核心功能二、代码逐段解析（一）注释与基础配置（二）Sentinel-2 数据处理模块

基于 GEE 平台用 Sentinel-1 SAR 数据实现山区潜在滑坡检测目录一、前言二、核心原理剖析（一）Sentinel-1 数据特性（二）滑坡检测原理三、数据处理全流程（一）步骤拆解

【数据集】WebQuestions地址：The Stanford Natural Language Processing Group为了提高对语义解析模型训练与评估的支持，后来有学者从 WebQuestions 演化出 WebQuestionsSP 版本，其中对部分问题给出了可执行的 SPARQL 查询作为标注。 (Papers with Code)

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】水果叶片分割系统： yolov8-seg-dyhead研究背景与意义随着农业科技的不断发展，精准农业的理念逐渐深入人心，尤其是在作物病虫害监测与管理方面，计算机视觉技术的应用展现出了巨大的潜力。水果叶片的健康状况直接影响到作物的产量和品质，因此，如何快速、准确地对水果叶片进行分割与识别，成为了农业研究中的一个重要课题。近年来，深度学习技术的飞速发展为图像分割任务提供了新的解决方案，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时处理能力而备受关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备了更强的特征提取能力和更高的分割精度，为水果叶片

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】白血球图像分割系统： yolov8-seg-repvit研究背景与意义白血球作为人体免疫系统的重要组成部分，其种类和数量的变化常常反映出个体健康状况的变化。随着医学影像技术的快速发展，基于图像处理的白血球分类与分割技术逐渐成为临床诊断和疾病监测的重要工具。传统的白血球分类方法多依赖于人工观察，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致分类结果的不一致性。因此，开发一种高效、准确的自动化白血球图像分割系统显得尤为重要。

【深度学习计算机视觉】09：语义分割和数据集【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】小麦病害分割系统： yolov8-seg-dyhead研究背景与意义随着全球人口的不断增长，粮食安全问题日益凸显。小麦作为全球主要的粮食作物之一，其产量和质量直接影响到人类的生存与发展。然而，小麦在生长过程中常常受到多种病害的侵袭，严重影响了小麦的产量和品质，进而对农业生产和经济发展造成了巨大的压力。根据相关研究，全球小麦病害造成的损失每年高达数十亿美元，因此，及时、准确地识别和分割小麦病害对于保障粮食安全具有重要的现实意义。

【完整源码+数据集+部署教程】医疗设备显示器图像分割系统： yolov8-seg-C2f-SCConv研究背景与意义随着医疗技术的迅速发展，医疗设备的智能化和自动化程度不断提高，尤其是在图像处理和分析领域。医疗设备显示器作为医疗工作中不可或缺的一部分，其图像的准确识别与分割对于提高医疗服务质量、保障患者安全具有重要意义。传统的图像处理方法在复杂环境下往往难以实现高效、准确的目标检测和分割，因此，基于深度学习的图像分割技术逐渐成为研究的热点。

西贝爱学习

IMDb Top 950 Movies Dataset (2025) 数据集【IMDb 前950电影数据集】该数据集是Kaggle平台上的IMDb Top 950 Movies Dataset (2025) 数据集，虽未提供完整字段详情，但核心是收录了IMDb平台排名前950部电影的相关数据，可用于电影行业趋势分析、观众偏好挖掘、电影评分/票房预测等数据科学任务，为电影领域的机器学习、数据可视化项目提供基础数据支持，数据集创作者为vedikagupta0。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】鸡只与养殖场环境物品图像分割： yolov8-seg等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示研究背景与意义随着全球对高效、可持续农业生产的需求日益增加，家禽养殖业在满足人类食品需求方面扮演着重要角色。尤其是鸡只养殖，因其生长周期短、饲养成本低而受到广泛关注。然而，传统的鸡只养殖管理方式往往依赖人工监测，效率低下且容易受到人为因素的影响，导致资源浪费和生产效率低下。因此，如何通过先进的技术手段提升鸡只养殖的管理水平，成为了当前农业科技研究的重要课题。

【完整源码+数据集+部署教程】【智慧工地监控】建筑工地设备分割系统： yolov8-seg-efficientViT研究背景与意义随着城市化进程的加快，建筑行业面临着越来越多的挑战，包括安全隐患、资源浪费和环境污染等问题。为了提高建筑工地的管理效率和安全性，智慧工地的概念应运而生。智慧工地利用物联网、人工智能等先进技术，实现对建筑工地的实时监控与管理。设备分割作为智慧工地监控系统中的重要组成部分，能够有效识别和定位工地上的各种设备和人员，从而为工地的安全管理和资源调配提供重要支持。

数据集制作--easy-dataseteasy-dataset/README.zh-CN.md at main · ConardLi/easy-dataset

数据堂官方账号

版权数据集上新 | 覆盖大模型、多模态大模型、语音识别、语音合成及计算机视觉等多领域近日，数据堂发布全新数据产品，覆盖多语种大模型预训练、多模态大模型、语音识别及计算机视觉等多个前沿方向。所有数据集经严格标注与质量控制，提供商业级使用授权且已获得科研使用许可，知识产权归属清晰可溯，可为企业及研发团队提供大规模、多样化、合规可靠的数据资源，有效助力大模型与AI技术迭代升级，赋能全球应用场景创新。

人脸图像识别实战：使用 LFW 数据集对比四种机器学习模型（SVM、逻辑回归、随机森林、MLP）本文将带你使用 Labeled Faces in the Wild (LFW) 公开数据集，通过四种经典机器学习模型（SVM、逻辑回归、随机森林、多层感知机）进行人脸图像分类，并对比它们的性能表现。