NUS-WIDE 是一个带有网络标签标注的图像数据，包含来自网站的 269648张 图像，5018类 不同的标签。

水下物体检测图像数据集（7000多张图像，COCO标签，下载链接）

森林火灾检测图像数据集（数据集中标注了真实火情中的烟和火，用于森林防火预警，COCO标签，453张）.zip

检查指定的强度范围，如果出现则返回1

野生动物检测图像数据集（81类，每类100多张图像，含TXT标签）

AFW 测试数据可在http://www.ics.uci.edu/~xzhu/face/ 获得尽管在检测到面部、眼睛、嘴巴、鼻子后检查边界框是否为空是一种很好的做法，但我还没有检查过。 我想保持代码简单并有基本步骤，我觉得这对初学者来说很容易跟踪文件。 上述代码的性能取决于 viola jones 的面部、眼睛、鼻子和嘴巴检测器。 该代码适用于戴眼镜和斜脸的人。 我没有检查闭眼的代码。

SUSAN 算法被修改为检测角点和排除边缘。文件包含一个函数、一个测试脚本和一个测试图像

疲劳驾驶检测图像数据集（两种标签，2900多张图像，VOC，COCO）.zip

输电线路配网绝缘瓷瓶检测图像数据集（含VOC标签，数量不多）.zip

图像分类： AlexNet VGG GoogleNet ResNet ResNext MobileNet_v1_v2 MobileNet_v3 ShuffleNet_v1_v2 EfficientNet_v1 EfficientNet_v2 Transformer 目标检测： R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN FPN SSD RetinaNet YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 YOLOv3SPP