肤色分割数据集 下载：数据文件夹，数据的描述 摘要：肤色分割的数据集构建了B、G、R颜色空间。皮肤和非皮肤性数据是使用来自不同年龄、人脸皮肤纹理生成的性别和种族的人。 数据集的特征： 单因素 实例的数目： 二十四万五千零五十七 区域 电脑 属性特征： 真实 属性的数目： 四 捐款日期 2012-07-17 相关的任务： 分类 遗漏值的吗？ N / A Number of Web Hits: 十二万七千六百九十九 来源 该rajen Bhatt，迪豪；rajen.bhatt'@'gmail.com, IIT Delhi. Data Set Information: 皮肤的数据集是通过随机抽样B、G收集，从不同年龄组的人脸图像的R值（小，中，老），种族（白人，黑人，和亚洲），和性别从FERET和PAL数据库。总样本大小为245057；其中50859是皮肤样本和194198个非皮肤样本。这个数据集的尺寸为245057×4，前三列是B，G，R（x1，x2，x3和特点）值和第四列为类标签（决策变量Y）。

用于糖尿病视网膜病变筛查项目，数据集做了图像格式转换，图像二值化处理；数量为几百张，含分割后的标签

资源包含235张训练用数据，已标注眼球虹膜瞳仁位置，及u2net和u2netp预训练模型。安装依赖后，可直接运行脚本，获取生成的结果。如有不明白的地方，可查看个人博客，里面包含如何使用。如若获取资源后无法执行，请私信。

水表的数字表盘分割数据集（labelme标注，300多张）.zip

目录说明: data:数据集 自行将images文件夹添加到data目录下 source:源码 Coelho2009_ISBI_NuclearSegmentation: ,该源码可以运行通与最新jug兼容. 但主要还是通过以下方法对源码进行跟踪. 环境准备: 在机器上安装好python,pip包管理工具 在该根目录下直接安装所需的软件依赖包: $sudo apt-get install libfreeimage-dev #解决FreeImage报错, $sudo apt-get install libmagick++-dev 主要是应为缺少freeimage开发库. 使用如下命令安装相关python依赖包: pip install -r requirements.txt (#numpy cast bug已解决) 代码运行: 进入到sources目录后, 运行以下语句 python jug

汽车结构语义分割数据集

CamVid数据集包括700多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集一、验证集、测试集。同时，在CamVd数据集中通常使用11种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为:道路(Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆(Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)、自行车(Bicyclist) 、树木(Tree)。注意背景是0，所以这里给类别的时候是给12，而不是11

兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。

pascalVoc数据集baidupan

数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。