目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）
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目录
1.血细胞图像数据
2.眼病深度学习数据集
3.皮肤病数据集
4.膝关节 X 射线图像数据集
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最近，在闲暇时分小海带收集整理了一套或多套医学图像数据集D作为参考资料提供给研究人员和医疗专业人士使用。
1.血细胞图像数据
数据集获取链接：http://m6z.cn/5zdTDb
其中包含了12,500张带有CSV标签的增强血细胞JPEG图像。
这些图片分为4种不同的种类，并且每种种类大约提供了3,000张图片。
这些图片按照类别被组织到4个不同的文件夹中（根据具体分类标准）。
具体来说，这四种主要类型的血液白血球包括嗜酸性粒细胞、淋巴细胞性质的、单核白血球以及中性粒白血球四种主要类型。
2.眼病深度学习数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5yth3m
712张片状角膜溃疡的眼部染色图像
3.皮肤病数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6pQW7A
23类皮肤病的图像数据，图像总数约为 19,500 张，其中大约 15,500 张已在训练集中分割，其余在测试集中分割。
4.膝关节 X 射线图像数据集
该研究收集了1650张膝关节电子X射线图像作为资料库。这些X射线图像是通过DXA扫描仪由医院及诊断中心专业人员采集的。每张标准膝关节X射线片均经由2位资深医学专家基于Kellgren与Lawrence分级标准进行手动标注与评估。
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✨【YOLO创新算法尝新系列】 ✨
🏂****[美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越YOLOv7、v8）]( "美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越YOLOv7、v8）")********
官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）
官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法发布（高端SOTA模型）
🏂改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）****
————————————🌴【重磅干货来袭】🎄————————————
🚀 一、主干网络改进（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）****
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）****
目标检测技术——融合了Yolov5/Yolov7版本优化与Swin Transformer V2架构设计（一种显著提升效果的技术方案）
该目标检测算法基于YOLOv5/YOLOv7优化并融合BotNet（Transformer）架构。
本研究基于YOLOv5/YOLOv7的改进方案, 提出了GSConv+Slim Neck结构设计, 并通过降低运算开销的方式提升了模型的整体效率
目标检测技术——YOLOv5/YOLOv7优化版本融合了新型神经网络组件Involution（CVPR 2021）
目标识别技术——Yolov7增强版改进|引入小型物体识别模块
8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层****
🌴 持续更新中……
🚀 二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合RepVGG（速度飙升）****
目标检测技术——YOLOv5/YOLOv7版本优化与PP-LCNet整合（基于轻量化设计的高性能框架）
目标识别技术——YOLOv5/YOLOv7改进之融合轻量化的MobileNetV3架构（参数精简与性能优化）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2******
基于YOLOv5和YOLOv7的改进融合优化结合低复杂度的Ghost模块
🌴 持续更新中……
🚀 三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制****
目标检测技术——YOLOv7版本中结合CBAM注意力机制
目标识别技术——YOLOv5与YOLOv7模型结合自适应注意力模块******
该文提出了一种将ECA注意力机制融合至YOLOv5/YOLOv7算法中以实现目标检测性能提升的研究方案
5. 目标检测技术——基于YOLOv5/YOLOv7优化方案中融合NAMAttention机制（效果显著性提升）
6. 目标识别技术——YOLOv5/YOLOv7优化方案之融合GAMAttention
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之融合应用无参注意力机制SimAM（性能提升点）
本研究聚焦于YOLOv5/YOLOv7算法的优化策略与Cross-Cross注意力机制的深度融合
该文提出了一种基于YOLOv5/YOLOv7优化方案的融合方法，在单幅图像超分辨率领域进行了深入研究。
🌴 持续更新中……
🚀 四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈
1.优化后的YOLOv5/v7高级版本（独特搭配与创新组件）——改进之处在于融合了解耦架构的Decoupled_Detect检测系统****
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）****
🌴 持续更新中……
🚀 五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7优化方案中融合了空洞空间卷积池化金字塔结构
目标识别技术——YOLOv5/YOLOv7优化策略之融合基于RFBNet的特征提取模块（性能提升显著）
🌴 持续更新中……
🚀 六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈
1.[目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss]( "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss")****
2.[目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU]( "目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU")****
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU****
4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS****
🌴 持续更新中……
🚀七 、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈
从零开始教您开发自定义的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（循序渐进的学习路线）
2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）****
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（尤其在低分辨率图像以及对小型目标检测能力显著提升）
该文提出了一种基于目标检测算法的改进方案，在YOLO系列模型中分别采用了YOLOv5和YOLOv7版本，并且在激活函数的选择上进行了优化尝试。
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN****
🌴 持续更新中……
🚀八 、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.利用目标检测算法——YOLOv7利用自定义数据集进行新手指南式的训练（详细步骤解析）****
官方链接：
3.深度学习之语义分割算法（入门学习）****
知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）
目标检测算法——将XML格式转换为目标检测算法支持的YOLOv5格式的txt文件******
YOLOv5/YOLOv7算法在目标检测领域中如何优化bbox检测框的尺寸参数设置？
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具****
相较于YOLOv5来说, 该模型实现了极简体积的同时兼具高效性能(基于PP-YOLOE与PP-PicoDet的结合)
10.目标检测算法 | 小目标检测的概念与解析（一）****
本章内容概览
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）****
🌴 持续更新中……
🚀九 、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈
基于目标识别技术的小尺寸物体识别数据资源（可直接获取）
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）****
3.[目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）]( "目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）")****
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)****
本篇文章将系统梳理目标识别技术在地理空间数据分析库中的最新研究进展及其具体应用场景，并附上相关下载链接供研究人员参考。
6. 目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）
7.[目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）]( "目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）")****
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）****
目标检测技术——医学影像开源数据集汇集与下载链接整理
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）****
目标识别技术——工业缺陷数据集归纳与下载链接
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）****
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）****
该系统采用目标检测技术进行安全帽识别，并附带了下载链接。
目标识别技术——人体姿态分析资源集合整理（附下载链接）******
[目标检测技术——人体姿态分析数据集合整理 2（并附带下载链接）]( "目标检测技术——人体姿态分析数据集合整理 2（并附带下载链接）")******
17. 目标检测技术综述：车牌自动识别系统数据集（附带下载链接）
[收藏 | 机器学习公共数据资源库（附带下载链接）]( "收藏 | 机器学习公共数据资源库（附带下载链接）")
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）****
目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
22.【收藏
自然语言处理（NLP）综述 2（并附带提供下载地址）
24.[自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）]( "自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）")****
25.[自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）]( "自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）")****
🌴 持续更新中……
🚀十 、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈
论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）
论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）******
论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程******
**4.**学术文章投稿技巧——参考|如何筛选SCI期刊（附有选刊实用工具）
学术论文发表策略——SCI期刊选择
学术研究者在投递SCI期刊时通常会参考的稿件投递指南******
7. 人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
当前的人工智能领域最受欢迎的技术有哪些？
人工智能领域的最新动态——探索未来AI技术的应用前景
10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术****
11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用****
12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑****
13. 目标检测技术——深度学习方法的概述普及
目标识别技术：全面解析主流深度学习框架
- 采用的目标检测技术——我为何选择PyTorch？主要基于其高效性、开源社区支持以及良好的扩展性。
知识经验分享——全面分析激活函数（数学原理及其优缺点）******
17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）****
海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）
论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶级会议综述
论文投稿指南——核心期刊
22.论文投稿指导手册：计算机学科权威期刊
23.论文投稿指南：涵盖计算机领域的核心期刊推荐（中文核心数据库）
论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）******
计算机技术2的学术发表指导被推荐为中文核心期刊********
25. 学术论文投稿指南：中文核心期刊介绍（计算机技术领域第3期）
论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子与通信工程领域）
论文投稿指南——核心期刊介绍（电子与通信工程领域2）
28. 该学术期刊提供系统化的学术论文投稿指导方案
29. 学术论文投稿方向——重点推荐中文核心期刊（涉及机械工程与自动化技术领域）
论文投稿方向——中文核心期刊收录（机械、仪表工业2）
31. 学术论文投稿指南：机械与仪表工业领域核心期刊重点推荐
学术论文投稿指南——国内中文核心期刊推荐（第一期）
论文投稿指南——国内中文核心期刊推荐（第2期）
34. 学术论文投稿指导：中国（中文EI）期刊推荐（第三期）
论文投稿策略及中国 EI 中文核心期刊选介（第四期）。
**36.**稿件审理指南——中国（中文EI）期刊收录（第五期）
37. 学术论文投稿指南——中国中文核心期刊与 EI 期刊收录（第六期）
38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第七期）
学术文章投稿指导：推荐第八期的中文核心期刊及EI收录期刊
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