计算机视觉与图像识别数据集COREL-VGGDataset-rikdas
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，计算机视觉，数据集，深度学习，图像分类，视觉识别，人工智能，机器学习
数据概述： 该数据集由COREL和VGG合作提供，专注于图像识别和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2000年至2010年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多种场景，包括自然景观，城市街道，室内环境等。
数据维度：数据集包括大量图像数据，涵盖多个类别的场景，如自然景观，建筑，动物，人物等。图像尺寸和分辨率不一，适用于不同的图像识别任务。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于COREL和VGG的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机视觉，深度学习及图像识别等领域，特别是在图像分类，目标识别及视觉感知任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于图像识别，计算机视觉研究，如图像分类，目标识别等。
行业应用：可以为安防监控，自动驾驶，医学成像等行业提供数据支持，特别是在图像识别与目标检测方面。
决策支持：支持图像数据的分类与识别，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别与分类技术。
此数据集特别适合用于探索图像分类和目标识别的规律与趋势，帮助用户实现准确的图像识别，促进计算机视觉技术的发展。
