图像识别开源模型通常不包含标注数据，因为标注数据需要人工进行，而这是一项耗时且成本高昂的工作。然而，有一些开源项目提供了预训练的模型和标注数据，供用户使用。这些模型通常是通过迁移学习技术从大型数据集（如ImageNet）中学习的，因此它们已经具备了一定的图像识别能力。
以下是一些提供预训练模型和标注数据的开源项目：
1. TensorFlow Hub：这是一个由Google提供的开源平台，其中包含了许多预训练的模型和标注数据。用户可以在TensorFlow Hub上找到各种类型的图像识别模型，如CNN、RNN等。这些模型通常用于计算机视觉任务，如对象检测、图像分类等。
2. PyTorch：这是一个由Facebook开发的开源深度学习框架，其中也包含了许多预训练的模型和标注数据。PyTorch提供了丰富的API，使得开发者可以方便地构建自己的图像识别模型。
3. Keras：这是一个基于Python的高级神经网络API，它提供了许多预训练的模型和标注数据。Keras允许用户轻松地构建和训练自己的图像识别模型，并与其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）兼容。
4. OpenCV：这是一个开源的计算机视觉库，其中包含了许多预训练的模型和标注数据。OpenCV主要用于实时图像处理和计算机视觉应用，如人脸识别、目标检测等。
5. GitHub上的开源项目：除了上述提到的开源项目外，还有许多其他开源项目提供了预训练的模型和标注数据。这些项目可能涉及不同的领域和任务，如医学图像分析、卫星图像处理等。
总之，虽然大多数开源图像识别模型不包含标注数据，但仍然有许多资源可供用户使用。这些资源可以帮助用户快速入门图像识别领域，并在实际应用中发挥重要作用。
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