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脸部痤疮识别数据集（VOC+YOLO格式，含3763张图片，7个类别）.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
本资料包含一个用于脸部痤疮识别的数据集，共计3763张图像，并支持VOC和YOLO两种格式。该数据集涵盖七种类别，旨在为痤疮检测研究提供有力的支持。 文件大小较大，请务必先查看资源详情再进行下载。 重要提示：数据集用于小目标检测任务，在训练过程中mAP精度偏低属于正常现象，只要模型能够检出目标即可。如果mAP低于0.5请不要感到意外，因为小目标检测是业界公认的难题之一。 数据格式： - Pascal VOC 格式 - YOLO 格式（不含分割路径的txt文件） 图片数量：3763张 标注数量：3763个（xml和txt各占一半） 类别数：7类 具体类别名称如下： 1. blackheads 2. cyst 3. fore 4. nodule 5. papule 6. pustule 7. whiteheads

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  • 脸部痤疮识别数据集（VOC+YOLO格式，含3763张图片，7个类别）.zip
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    本资料包含一个用于脸部痤疮识别的数据集，共计3763张图像，并支持VOC和YOLO两种格式。该数据集涵盖七种类别，旨在为痤疮检测研究提供有力的支持。 文件大小较大，请务必先查看资源详情再进行下载。 重要提示：数据集用于小目标检测任务，在训练过程中mAP精度偏低属于正常现象，只要模型能够检出目标即可。如果mAP低于0.5请不要感到意外，因为小目标检测是业界公认的难题之一。 数据格式： - Pascal VOC 格式 - YOLO 格式（不含分割路径的txt文件） 图片数量：3763张 标注数量：3763个（xml和txt各占一半） 类别数：7类 具体类别名称如下： 1. blackheads 2. cyst 3. fore 4. nodule 5. papule 6. pustule 7. whiteheads
     
  • 昆虫识别数据集（VOC+YOLO格式），含1873张图片，7个类别.7z
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    本数据集包含1873张图像和七个不同的昆虫类别，采用VOC与YOLO兼容格式，适用于昆虫识别任务的模型训练和验证。 数据集格式：Pascal VOC 格式 + YOLO 格式（不包含分割路径的 txt 文件，仅包含 jpg 图片及对应的 VOC 格式 xml 文件和 YOLO 格式 txt 文件）。 图片数量（jpg 文件个数）：1873 标注数量（xml 文件个数）：1873 标注数量（txt 文件个数）：1873 标注类别数目：7 标注类别名称：Boerner, Leconte, Linnaeus, acuminatus, armandi, coleoptera, 和linnaeus 每个类别的标注框数： - Boerner 框数 = 1859 - Leconte 框数 = 2711 - Linnaeus 框数 = 1046 - acuminatus 框数 = 1130 - armandi 框数 = 1932 - coleoptera 框数 = 2163 - linnaeus 框数 = 907 总框数：11748 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框。 重要说明： 暂无特别声明。
     
  • 虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
     
  • 岩石类型识别数据集（VOC+YOLO格式），含4766张图片，9个类别.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像，涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式，便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：4766张 标注数量： - xml文件个数：4766份 - txt文件个数：4766份 标注类别总数为9种，具体名称如下： 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
     
  • 麻将识别数据集VOC+YOLO格式含21814张图片34类.zip
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    该数据集包含21,814张图像和34个类别标签，适用于麻将游戏元素的物体检测。采用VOC和YOLO两种标注格式，便于研究者使用深度学习模型进行训练和测试。 样本图请在服务器上下载（注意：务必到电脑端资源详情查看后下载）。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片、对应的VOC格式xml文件及yolo格式txt文件）。 图片数量（jpg文件个数）：21814 标注数量（xml文件个数）：21814 标注数量（txt文件个数）：21814 标注类别总数为34，具体名称如下： - bamboo_1, bamboo_2, bamboo_3, bamboo_4, bamboo_5, bamboo_6, bamboo_7, bamboo_8, bamboo_9, - character_1, character_2, character_3, character_4, character_5, character_6, character_7, character_8, character_9, - circle_1, circle_2, circle_3
     
  • 健身动作识别数据集（VOC+YOLO格式），含2827张图片和6个类别.zip
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    本数据集包含2827张图像及对应标注信息，涵盖六个健身动作分类，采用VOC与YOLO兼容格式，适用于目标检测模型训练。 样本图：（此处省略了具体的链接地址） 文件存放于服务器上，请务必在电脑端资源详情页面查看并下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC xml文件和yolo txt文件）。 图片总数：2827张 标注数量(xml)：2827个 标注数量(txt)：2827个 数据集包括6种类别： - push-down - push-up - sit-down - sit-up - squat-down - squat-up 各类别的框数如下： push-down 框数 = 522 push-up 框数 = 501 sit-down 框数 = 598 sit-up 框数 = 546 squat-down 框数 = 255 squat-up 框数 = 458 总框数量：2880个
     
  • 轮毂缺陷检测数据集（VOC+YOLO格式，含1445张图片，7个类别）.zip
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    本数据集包含1445张图片及对应的标注文件，适用于轮毂缺陷检测任务。采用VOC和YOLO两种格式，涵盖7种类别，方便用户根据需求选择使用。 样本图展示如下： 文件存放于服务器，请务必在电脑端查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：1445张 标注数量(xml)：1445个 标注数量(txt)：1445个 标注类别总数为7类： - Blue hole - Brake Thermal Cracks - Contact Fatigue Cracks - Out Of Roundness - Peeling - Rollerpile - flat
     
  • 茶叶病害数据集（VOC+YOLO格式，含883张图片，8个类别）.zip
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    本资料包提供了一个包含883张图片的茶叶病害数据集，涵盖八大类病害。采用VOC与YOLO两种标注格式，便于机器学习和深度学习模型训练使用。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种形式。其中VOC格式包含xml文件用于存储每个图片的标签信息；而YOLO格式则为对应的txt文件（不含路径），仅包括jpg图像及其相应的VOC xml文件及yolo txt文件。 该集合共有883张图片，每一张都有其相对应的标注数据和类别标签。具体来说，一共有8个不同的分类：algalleaf、Anthracnose、birdeyespot、brownblight、graylight、healthy、redleafspot以及whitespot。每个类别的样本数量分别为： - Anthracnose: 99 - algalleaf: 114 - birdeyespot: 100 - brownblight: 113 - graylight: 100 - healthy: 74 - redleafspot: 143 - whitespot: 141 总计标注框数量为884。所有标签工作均通过labelImg工具完成，遵循使用矩形框标记类别的规则。 每个图片内的内容仅限于单一叶子的检测与分类任务上。
     
  • 海上救援数据集（VOC+YOLO格式，含3429张图片，6个类别）.zip
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    本数据集包含3429张图片及对应标注文件，适用于海上救援场景下的目标检测任务。采用VOC与YOLO双格式存储，涵盖船只、救生员等6类目标，助力训练高效准确的模型。 样本图：请在电脑端资源详情查看并下载。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：3429 - 标注数量（xml文件个数）：3429 - 标注数量（txt文件个数）：3429 标注类别共有6种，具体如下： 1. boat 2. floater 3. floater_on_boat 4. life_jacket 5. swimmer 6. swimmer_on_boat 各类别对应的标注框数量分别为： - boat: 8756 - floater: 6705 - floater_on_boat: 1805 - life_jacket: 64 - swimmer: 2938 - swimmer_on_boat : 3478 总标注框数为：23,746。 使用工具：labelImg。 标注规则是对每个类别进行矩形区域标记。
     
  • 蟹数据集VOC及YOLO格式423张单类别图片.zip
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    本数据包包含423张针对单一类别的高质量图像及其标注文件，以PASCAL VOC和YOLO两种格式提供，适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式：Pascal VOC格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：423 标注数量（xml文件个数）：423 标注数量（txt文件个数）：423 标注类别数：1 标注类别名称：[Crab] 每个类别标注的框数： Crab 框数 = 458 总框数=458 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。