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路面积水识别的数据集（目标检测）

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简介：
本数据集专注于城市道路积水情况的目标检测，通过收集大量标注图像，旨在提高智能交通系统中对路面安全状况的实时监测与预警能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含路面积水识别任务。数据集中共有124,524张图片，并附有对应的txt标签文件以及描述指定类别的yaml配置文件和xml格式的标签信息。此外，已经将图像和文本标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。

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  • 路面积水识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专注于城市道路积水情况的目标检测，通过收集大量标注图像，旨在提高智能交通系统中对路面安全状况的实时监测与预警能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含路面积水识别任务。数据集中共有124,524张图片，并附有对应的txt标签文件以及描述指定类别的yaml配置文件和xml格式的标签信息。此外，已经将图像和文本标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。
     
  • 路面目标检测标注，积水数据收集
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    本项目专注于路面目标检测与标注技术的研究及应用，并致力于积水区域的数据采集与分析，以提升道路安全和驾驶体验。 内容概要：该道路积水检测数据集包含460张图片及其对应的VOC格式的标注文件，便于转换为yolo、coco等常用的数据集格式。 用处：此数据集适用于目标检测任务训练，实测表明其标注质量较高，适合用于包括yolov5和yolov8在内的各种yolo系列模型训练中，能够准确识别道路上的积水情况。
     
  • 《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》
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    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。
     
  • 数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集
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    本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。
     
  • 《数据集》纸箱识别流水线目标检测数据集
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    本数据集专为优化纸箱识别流水线设计，包含大量标注图像，用于训练和评估目标检测模型在各类纸箱分类与定位任务中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含两个类别：GreenCarton和RedCarton。文件中包含了图片及其对应的txt标签，并且有一个指定类别的yaml文件以及xml格式的标签信息。数据集已经按照训练集、验证集和测试集进行了划分，可以直接用于上述YOLO系列算法的训练。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
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    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。
     
  • 水面目标检测的数据集.zip
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    本数据集包含多种类型的水面目标图像，旨在为研究者提供一个全面的资源库以开发和评估水面目标检测算法。 该数据集包含水面目标检测的图片，包括水面帆船、游艇、舰船、鸟类、鱼类以及岸边人类活动等类别，每类大约有900到1000张图像，适用于模型训练与监测。
     
  • 《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专为路面垃圾检测设计，《目标检测》项目核心资源，包含大量标注图像，助力算法模型精准识别与分类各类路面垃圾。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD在内的多种模型训练。该数据集包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯子、硬纸板、果皮、罐子、塑料包装膜、硬纸壳箱、泡沫聚苯乙烯容器（Styrofoam）、利乐包（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布以及落叶堆。数据集包含7537张图片，其中图片和txt标签已按比例划分成训练集、验证集和测试集，并附有指定类别信息的yaml文件及xml格式标签。这些资源可以直接用于YOLO算法的训练过程。
     
  • 重写后的标题：路灯识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专注于路灯识别的目标检测任务，包含大量城市街道场景下的图像及标注信息，旨在推动智能交通系统的相关研究。 该数据集包含适用于YOLO系列（如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN及SSD等模型训练的路灯识别信息，共有图片1910张。文件内包括图片、txt格式标签以及指定类别信息的yaml文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述算法的训练。