#图像数据集

PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。

img2dataset是一个开源工具，用于将大量图像URL转换为结构化数据集。它能在20小时内处理1亿个URL，支持下载、调整大小和打包功能。该工具提供多种输出格式、编码选项，以及增量模式和过滤功能，适用于机器学习训练等需要处理大规模图像数据的场景。img2dataset还支持保存URL和标题对，为研究人员和开发者提供了灵活的数据处理选项。

HaGRID是一个包含554,800张全高清RGB图像的手势识别数据集，涵盖18种手势类别。数据集由37,583名受试者在多种光照条件下采集，适用于图像分类和目标检测任务。HaGRID可用于开发视频会议、家庭自动化和汽车领域的手势识别系统，推动人机交互技术进步。

CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。

Illustrious-xl-early-release-v0是一个基于Kohaku XL Beta 5模型的开源插画生成AI项目。该模型使用Danbooru2023数据集进行训练，提供v0.1和v0.1-GUIDED两个版本。它支持多样化的角色设计和艺术风格，适用于创意和艺术AI生成任务。模型采用公平AI公共许可证发布，鼓励开源使用和研究。