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【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

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【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。

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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。

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【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。

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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。

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9120 部 TMDb 高分电影数据集 | 7 列全维度指标 (评分 / 热度 / 剧情)+API 权威源 | 电影趋势分析 / 推荐系统 / NLP 建模用在影视行业分析与数据科学实践中，高分电影数据的深度挖掘已成为平台优化内容推荐、制片方研判市场趋势、影迷发现优质作品的核心支撑 —— 通过上映年份与评分的关联可捕捉电影质量演变、依托热度与投票数能定位爆款潜质、结合剧情概述可开展情感与主题分析，直接影响影视内容的生产、分发与消费全链路。当前，头部流媒体平台已通过电影数据建模将用户推荐点击率提升 30% 以上，而影视分析师、数据科学家及影迷常面临 “数据碎片化（单维度信息分散）”“关键指标缺失（无热度评分、剧情文本）”“时间跨度短（难以覆盖百年电影史）” 等问

Scikit-Learn 对糖尿病数据集（回归任务）进行全面分析糖尿病数据集，442个样本，10个特征（年龄、血压等），目标为疾病进展值该数据集为回归问题，需要使用回归分析方法进行分析

Scikit-learn 对加州房价数据集（回归任务）进行全面分析加利福尼亚房价数据集 fetch_california_housing，20640个样本，8个特征（人口、收入等），目标为房价中位数该数据集是一个回归问题，需要运用回归任务的分析方法进行分析

SciKit-Learn 全面分析分类任务 breast_cancer 数据集乳腺癌数据集，569个样本，30个特征，2个类别（良性/恶性）对数据集使用 7 种分类方法进行分析

semantist@语校

第十九篇｜东京世界日本语学校的结构数据建模：制度函数、能力矩阵与升学图谱系列延续：500所日本语言学校结构数据工程关键词：东京世界日本语学校、新宿百人町、出勤制度建模、JLPT能力矩阵、升学路径网络

SciKit-Learn 全面分析 digits 手写数据集digits 手写数字数据集，1797个样本，8x8像素灰度图像（64个特征），10个类别（0-9）作为多分类任务的玩具数据，需要使用分类方法进行分析

深度学习lover

＜数据集＞yolo梨幼果识别数据集＜目标检测＞数据集下载链接https://download.csdn.net/download/qq_53332949/91916034数据集格式：VOC+YOLO格式

却道天凉_好个秋

深度学习（四）：数据集划分在深度学习模型的开发过程中，数据的质量与划分方式直接影响模型的性能和泛化能力。一个优秀的模型不仅要在训练数据上表现良好，还需要在从未见过的样本上保持较高的准确率和稳定性。为了实现这一目标，通常需要将原始数据集进行合理划分。常见的数据集划分方式包括：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）、测试集（Test Set）。

爱补鱼的猫猫

快速构建数据集-假数据（生成&划分）HuggingFace Datasets，快速生成假数据集的方法好问题 👍 如果你已经在用 🤗 HuggingFace Datasets，生成“假数据集”其实非常方便，可以直接从字典 / DataFrame / 列表构建。下面我整理几种常见方法：

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【完整源码+数据集+部署教程】骰子点数识别图像实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-DCNV2研究背景与意义在计算机视觉领域，图像实例分割技术的快速发展为物体识别和分类提供了新的可能性。骰子作为一种常见的游戏工具，其点数识别在游戏自动化、智能桌游和机器人交互等应用中具有重要意义。传统的骰子点数识别方法多依赖于图像处理技术，然而，这些方法在复杂背景、光照变化和不同骰子样式下的表现往往不尽如人意。因此，基于深度学习的图像实例分割技术应运而生，能够有效提高骰子点数识别的准确性和鲁棒性。