细胞图像数据，可用于U-net语义分割训练。

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目前的手势数字识别数据集，大多来自 叫做 Dataset.zip，一个国外的手势数字数据集，但是没有任何的标记。 我对每一张图片 都打了标签， 最后又将xml格式----->转换为 txt格式，方便 Yolov5 系列的训练 在标记的过程中，我特意为数据集进行了分类，进行了分类标记，图片分类摆放，方便使用和操作数据集，满足 yolov5的训练所需的数据集 数据集为txt格式 我采用了 yolos yolon 进行训练，取得了不错的效果

1.voc车辆检测数据集，可直接训练，数据已经处理 2.2000张主要包括：轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车

这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接训练使用 约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。

easyCNN，无需其他依赖，直接训练得到模型预测，C++实现，深度学习库，只能用来分类

GAN侧脸照片生成正脸（可直接训练）源代码

用GA直接训练BP网络的权重算法,主程序：gafault.m 用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法,主程序：gabpfault.m

CC-GAN训练将侧脸生成正脸的模型

图像尺寸为12,24,48的三个文件夹，分别包含正、负、部分样本20万张，共60万。 包含置信度、回归框、5个人脸特征点偏移量的txt文件，可直接提取为训练标签。 图像经过优化处理，建议框比CelebA数据集更加准确。可用MTCNN直接训练。 https://blog.csdn.net/weixin_43565802/article/details/107535599