医学影像数据集集锦 前言 本项目的目标是整理一个医学影像方向数据集的列表，提供每个数据集的基本信息，并对其中License允许的提供不限速下载。项目按照数据集关注的器官对其进行分类。需要整理的数据集很多，我们十分期待大佬们为项目作出贡献。 如果您发现项目已有的内容中有任何错误（包括但不限于md格式问题，网址失效，数据错误，简介信息补充等），可以通过Pull/Request进行修正。
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本项目是一个基于深度学习的人脸检测与表情识别系统，使用YOLOv11进行人脸检测，并使用自定义训练的YOLO模型进行表情识别。系统支持图像、视频文件和实时摄像头输入，具有直观的图形用户界面，可以轻松进行人脸检测和表情分析。
该项目通过大语言模型实现语音控制机械臂抓取物品，让操作更便捷自然。
基于Qwen2.5-7B大模型，结合LangChain框架开发了一个多模态智能体助手系统。通过FastAPI+Streamlit构建了完整的三层架构，集成了语音交互、文档分析、图像生成等8大功能模块，为用户提供全方位的AI智能服务。
基于 Streamlit 和 Polars 构建的专业数据表处理工具，提供数据合并、清理、验证和导出功能。
基于Flask开发后端、VUE开发前端框架，在WEB端部署YOLOv5目标检测模型 ——作者：Sharpiless ——地址：https://gitee.com/Axellance/Yolov5-Flask-VUE
使用cursor开发福智生公司的生态数据管理系统；技术栈：Flask + Vue3 + MySQL8.0；
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署 YOLOv8 模型，支持CPU和GPU，使用tensorboard实时查看训练进度，具备数据集自动分割功能。
PPOCRLabel是业界首款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PPOCR模型对数据自动标注和重新识别。使用python3和pyqt5编写，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PPOCR检测和识别模型的训练。
