引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、背景
在人工智能和计算机视觉领域，动作识别一直是研究的热点之一。为了推动这一领域的发展，各种动作识别数据集应运而生。其中，UCF50数据集作为一个具有代表性的动作识别数据集，为研究者们提供了大量真实、
今天，Google发布了一个新的人类动作识别数据集—AVA。AVA由超过57,000个视频片段组成，标有96,000个标记动作和21万个动作标签。包括从YouTube视频中收集的公开视频片段：统一将 15 分钟视频分割成 300 个非重叠的 3 秒片段。然后使用80个动作类型（如步行，踢或拥抱）手动标记进行分类。五月份，Google在arXiv上公布的一篇论文中，首先介绍了AVA的创建工作，并于7
作者：周岩编者按：动作识别的研究主要基于对视频数据的识别，其中主要包含动作识别（如手势识别，运动识别等），目标识别和姿态预测几个子方向。所有这些方向的研究都离不开有代表性的视频数据。不同于图像识别领域有MNIST和ImageNet等十分成熟常用的数据集，动作识别领域的数据集比较有限，而且通常所占用的硬盘空间比较大，因此在开展相关研究之前，仔细选择一个合适的数据集显得十分必要。动作识别（Action
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2022-12-15 20:20:22
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文本检测识别数据集 1.中文数据集CTW data(Chinese Text in the Wild)清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表
对该动作识别的理解动作识别一般指从2D序列帧组成的视频中分辨不同动作,并且动作有可能只在一定区间出现.而动作是动态的,因此就需要结合时间域上信息进行识别.但是动作识别存在以下问题:需要巨大的计算耗时:如过时间域信息不可避免就需要多帧运算,其参数比单帧图像分类问题将会多出几倍.要考虑上下文:例如图像模型很容易识别人和泳池,但无法识别该人动作是自由泳还是蛙泳.设计网络结构:设计一个能够获取时空信息的网
https://blog.csdn.net/NcepuKZH/article/details/89707639
原创
2021-05-20 18:48:41
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# 人脸识别数据集的Python实现指南
人脸识别技术在现代应用中越来越广泛，从安全监控到社交媒体，它都发挥着重要作用。对于刚入行的开发者来说，实现一个人脸识别数据集可能是一个挑战。本文将为你提供一个简单的指南，帮助你使用Python来创建和处理人脸识别数据集。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程表来了解整个实现过程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- |
数据集 http://www.manongjc.com/article/57237.html
原创
2022-04-06 10:18:37
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此方法涉及多媒体信息处理领域，包括计算机智能、模式识别、机器学习领域。背景技术：：人类的动作检测识别方法，在当今社会具有非常广泛的应用，例如：智能监控、人机交互的体感游戏、视频检索等等。基于RGB-D(彩色和深度)视频序列的人类动作检测识别，在当今计算机视觉领域尤其流行。相比较传统的RGB视频序列，RGB-D视频序列对光照的敏感程度更低，同时还具有更为丰富的三维信息。基于深度信息，许多传统方法在第
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2023-08-22 21:21:32
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序言最近有个行为检测的需求，打算用行为识别做，纯小白入这个方向，啃了两周的TSM原理和源码，训练好自己的数据集后，发现好像没法应用到自己的需求场景？？玛德！算了，还是要记录一下。原理就没别要讲了，网上很多，感兴趣的可以自己去搜。一、数据准备首先把代码git下来temporal-shift-module，然后作者提供了一个mobilenetv2版本的手势识别在线demo，使用了tvm推理，在Jeston Nano能够达到实时，看着还不错的样子，赶紧试一下，可是我没有nano怎么办？没关系，修改一下。
原创
2021-11-18 16:49:37
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【MIMICIII应用】（一）MIMICIII波型数据库说明 MIMIC-III数据库MIMIC-III波形数据库数据文件说明使用说明 信息整理自官网 https://physionet.org/content/mimic3wdb-matched/1.0/ MIMIC-III数据库多参数智能监测数据库（MIMIC-III）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。该数据库于2006年由美
1.手写数字数据集from sklearn.datasets import load_digitsdigits = load_digits() 2.图片数据预处理x：归一化MinMaxScaler()y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical训练集测试集划分张量结构 3.设计卷积神经网络结构绘制模型结
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2023-05-31 22:52:57
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人脸识别数据集精粹（上） 1. 人脸识别 人脸检测和关键点检测都是比较底层的任务，而人脸识别是更高层的任务，它就是要识别出检测出来的人脸是谁，完成身份比对等任务，也是人脸领域里被研究最多的任务。 1.1 人脸识别图片数据集 (1) FERET 数据库地址：http://www.nist.gov/it
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2020-06-05 08:58:00
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# 实现Python Sklearn 人脸识别数据集
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python Sklearn库来实现人脸识别数据集。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程并给出每一步所需的代码。
## 流程
下面是完成人脸识别数据集的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载人脸数据集 |
文章内容： 一、人脸识别数据集的建立。利用dlib和opencv编程: 1)采集自己的脸部图片20张，保存到以学号命名的文件目录下；2)采集对应20张图片的68个特征点数组，以 face_features.txt (i为01到20的数字）文件保存到同一目录下；3）通过20个特征，计算出平均（mean）特征数组 face_feature_mean.txt. 二、利用dlib和opencv编程，打开摄
https://github.com/WenmuZhou/OCR_DataSet
原创
2021-04-22 22:52:05
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https://github.com/WenmuZhou/OCR_DataSet
原创
2022-04-02 18:35:24
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最近一段时间在做行人重识别方向的研究，行人重识别（Person Re-Identification）作为图像识别领域的一个分支，在实际生活中具有极其重要的意义。目前，城市里的用于公共治安领域的摄像头已经大量部署，几乎到了几十米到几百米一个覆盖的程度，尽管如此，不同的摄像头之间仍然存在无法覆盖的区域。行人再识别的目标就是要确定一个摄像头下发现的目标，在离开摄像头的视野后去哪了，这有点像视频搜索，就是
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2023-05-08 07:32:13
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人体行为识别任务旨在通过对人体姿态进行分析，识别出人体的具体动作，为人体行为预测、突发事件处理、智能健身、智能看护等领域提供技术支持。人体行为识别数据标注方式人体行为数据通用的标注方式包括人体关键点标注和动作标签标注，人体关键点标注提供人体各关节点的位置信息。根据不同的识别精度需求，人体关键点通常可用14点、18点、22点甚至更多点位对人体进行标注，均基于人体骨骼中可以活动的关节点扩展。标签标注主
原创
2023-03-03 19:25:40
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Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world。MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集。它由几万张28*28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值信息。我们的任务就是对这些手写数字进行分类。转换为0-9共十个分类。首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集：from ten
