格式眼镜检测图片数据集

数据说明:

这个数据集拥有1546张精心捕捉和增强的图像，从最初的770张照片中增强。每张图像都经历了两次变革性增强.

·三种技术之一的循环应用: RGBShift、色调饱和值或 ToGray。

·90度旋转，配上高斯模糊应用程序。

通过这样做，数据集不仅提供了多样性，而且还挑战模型在不同场景下更具弹性和更精确。

所有图像都被调整为 640×640分辨率，这一尺寸已被证明是 YOLO 模型的优化尺寸。这确保了在此数据集上训练的模型受益于提高的准确性、更快的检测以及整体更好的性能。

此外，数据集的大小比第一个版本轻10倍，在不影响质量的前提下提高了存储效率。

该数据集被战略性地分为80%的训练(1237张图像)和20%的验证(309张图像)两部分，确保了平衡和稳健的训练制度。

为了进一步提高其能力，该数据集继续包含缺少眼镜的零图像。这些图像对于提高模型的辨别能力至关重要，使其能够更有效地区分眼镜和其他日常物品。