水果、干果 深度学习数据集 葡萄在不同发展阶段的图像数据集，文件v0.1 1.212张图片，大小1280x720px，包含3.993个边界框。文件v0.2 2.099张图片，大小1280x720px，包含6.641个边界框
深度学习数据集 乳房x光质量分析程序，一个桌面乳腺癌检测应用程序，接受dicom文件。这是一个免费的桌面计算机辅助诊断(CAD)工具，使用计算机视觉来检测和定位全域数字乳房x线照片上的肿块。这是一个在桌面上运行的烧瓶应用程序。在内部，有两个Yolov5L集成模型，它们是在vdr – mammo数据集上训练的。该模型集合的验证精度为0.65，验证召回率为0.63。
