黄瓜病害图像数据集，高清的黄瓜病害，文件大小为537兆。Cucumber Disease Recognition Dataset

这个数据集包含了从地面拍摄的云的图像。 文件包含了训练集和测试集，数据包含了11种类别的2543张云层图片。

1、道路裂缝图像数据集，真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg 2、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等

数据内容为168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式

ORIGA是经典的医疗图像数据集，包含650张照片和相应的蒙版，分辨率为3072×2048。对应的论文是ORIGA-light : An Online Retinal Fundus Image Database for Glaucoma Analysis and Research，均在文件中。原始的网站的数据集下线了。 Currently, ORIGA-light contains 650 retinal images annotated by trained professionals from Singapore Eye Research Institute. A wide collection of image signs, critical for glaucoma diagnosis, are annotated. We will update the system continuously with more clinical ground-truth images.

心电图图像数据集，样本数量109445张，类别数量5类，图像分辨率256x256数据来源Physionet's MIT-BIH心律失常数据集类别[N, S, V, F, Q] 心电图图像数据集，样本数量109445张，类别数量5类，图像分辨率256x256数据来源Physionet's MIT-BIH心律失常数据集类别[N, S, V, F, Q]

梨果实图像数据集，共有1400+图片 深度学习，YOLO V5，

作物/杂草田地图像数据集(CWFID)伴随着以下出版物:“Sebastian Haug, Jörn Ostermann:用于基于计算机视觉的精确农业任务评估的作物/杂草田地图像数据集，CVPPP 2014研讨会，ECCV 2014” 该数据集包括野外图像、植被分割掩码和作物/杂草植物类型注释。本文详细介绍了现场设置、采集条件、图像和地面真实数据格式等。

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。