careCap Computer Vision Project
xd H
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Nca'p
Test（测试集）：
Train（训练集）：
Valid（验证集）：
ca'p cap no_cap
nocap
测试集用于最终评估模型的性能。训练和验证结束后，测试集用来检验模型在完全独立的数据上的表现。
测试集的数据在训练和验证过程中都不会使用，以确保模型评估的客观性。
训练集包含用于训练模型的数据。模型会通过训练集学习特征和模式，以便能够进行准确的预测。
训练集的数据量通常最大，因为模型需要大量数据来有效地学习。
这些文件夹的划分帮助开发者评估和改进模型的性能，从而提高模型的泛化能力，即在新数据上的表现
验证集帮助防止模型过拟合，因为它提供了一个独立于训练集的数据来源来评估模型。
验证集用于在训练过程中评估模型的性能。每次训练模型时，都会使用验证集来检查模型的效果，从而进行超参数调优。
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Build Computer Vision Applications Faster with Supervision
Visualize and process your model results with our reusable computer vision tools.
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LICENSE
CC BY 4.0 If you use this dataset in a research paper, please cite it using the following BibTeX:
@misc{
carecap_dataset,
title = { careCap Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { xd H },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/xd-h-vtby2/carecap } },
url = { https://universe.roboflow.com/xd-h-vtby2/carecap },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2024 },
month = { jul },
note = { visited on 2024-09-29 },
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