beachboyy的留言板

rayylee 2020-01-02 06:30:37

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beachboyy@ubuntu:~$ date -R Fri, 26 Feb 2016 16:54:59 -0800 2.选择区域：亚洲如果要修改时区，执行sudo tzselect beachboyy@ubuntu:~$ sudo tzselect [sudo] password for beachboyy:Please ...

● 数据集介绍：人脸表情检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如愤怒表情、轻蔑微表情、厌恶皱眉表情、恐惧惊讶表情、开心微笑表情、自然中性表情、悲伤哭泣表情、困倦疲劳表情、惊讶张嘴表情数据等，且类别丰富，划分为 angry、contempt、disgust、fear、happy、natural、sad、sleepy、surprised 共 9 个类别； ● 适用实际项目应用：人脸表情识别项目，以及作为情绪分析系统、智能客服质量评估数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLO11 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考；注意：由于数据集资源比较大，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a02c19764a60 该文档详细阐述了从部署vmware到配置嵌入式ARM版本QT的完整步骤，并包含了实施阶段中潜在问题的应对措施，经实践验证其有效性。

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：8223 Annotations文件夹中xml文件总计：8223 labels文件夹中txt文件总计：8223 标签种类数：4 标签名称:["Apple_Black_rot","Apple_healthy","Apple_scab","Cedar_apple_rust"] 每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准）： Apple_Black_rot 框数 = 1585 Apple_healthy 框数 = 4298 Apple_scab 框数 = 1627 Cedar_apple_rust 框数 = 713 总框数：8223 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰图片是否增强：是标签形状：矩形框，用于目标检测识别重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

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