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VOC格式标签的行李箱检测数据集

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简介：
本数据集包含大量以VOC格式标注的行李箱图像，旨在推动相关物体检测算法的研究与发展。 行李箱检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO算法进行行李箱检测。目标类别名为suitcase，总共有2507个样本。

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  • VOC格式标签的行李箱检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的行李箱图像，旨在推动相关物体检测算法的研究与发展。 行李箱检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO算法进行行李箱检测。目标类别名为suitcase，总共有2507个样本。
     
  • VOC格式的行李箱内物品检测数据集
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    本数据集包含以VOC格式存储的各类行李箱内物品检测图像及标注信息，旨在促进安检和物流行业的智能识别技术研究与应用。 该数据集为行李箱物品检测数据集，属于多目标检测任务，包含521个数据样本。使用yolo3进行训练后，准确率达到了93%。
     
  • VOC格式标签的水果检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的水果图像，旨在促进水果识别与分类研究，适用于训练和测试相关计算机视觉模型。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的水果检测数据，并转换为txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行水果识别。目标类别包括香蕉（banana）和苹果（apple）。共有33254个样本。
     
  • VOC格式标签的牙刷检测数据集
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    本数据集包含大量采用VOC格式标注的牙刷图像及其详细信息，旨在促进智能识别与分类算法的研究与发展。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的牙刷检测数据，并转换成了txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行牙刷检测。目标类别名为toothbrush，包含10414个样本。
     
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
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    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
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    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签，基于VOC标准进行标注，适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景，并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注，确保了标注框的质量，标签采用VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • 基于VOC格式的行人检测数据集
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    本数据集采用VOC格式构建，包含丰富多样的行人图像样本，旨在提升复杂环境下的行人检测算法精度与鲁棒性。 行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，在智能监控、自动驾驶以及人机交互等领域有着广泛的应用。VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式是一种常用的数据集标准，尤其在目标检测中被广泛应用。这个数据集包含了手工标注的行人信息，对于理解和实践深度学习的目标检测算法具有重要的帮助作用。 行人检测数据集采用VOC格式存储，主要由两部分组成：JPEGImages和Annotations。其中，JPEGImages文件夹包含485张实际拍摄场景下的图像，这些图像是在不同的环境和光照条件下采集的，旨在测试模型的真实世界泛化能力。每个图片对应一个位于Annotations文件夹中的XML标注文件。 XML文件是VOC数据集中标注的关键部分，它们按照特定结构存储了物体的位置及类别信息。对于行人检测任务来说，这类文件会详细记录图像中每一个被标记的目标（包括行人在内）的边界框坐标和所属类别标签。例如，在行人检测场景下，“person”通常是XML中的主要类别。 深度学习技术在目标检测领域的应用主要依靠两种类型的模型：两阶段模型（如R-CNN系列，Fast R-CNN，Faster R-CNN等）以及一阶段模型（包括YOLO系列和SSD）。这些模型通过神经网络提取图像特征，并预测物体的边界框及类别概率。训练过程中，VOC数据集中的标注信息作为监督信号来指导网络学习如何识别并定位行人。 在进行深度学习模型训练时，通常会将数据集划分为训练、验证与测试三部分。按照标准划分规则，20%的数据用于验证集，10%用于测试集，剩余70%则为训练集。通过不断调整和优化算法参数以及网络结构以减少预测边界框与真实边界框之间的差距，并降低类别标签的交叉熵损失。 对于模型性能评估而言，平均精度（Average Precision, AP）及IoU（Intersection over Union）是常用的评价指标，它们衡量的是模型所预测的目标位置信息同实际标注间的匹配程度。VOC数据集通常采用11点AP计算方法来全面地评估不同阈值下的算法表现。 总而言之，行人检测的VOC格式数据集为研究者提供了丰富的图像样本和精确的标注信息来源，能够用于训练及测试深度学习模型在目标检测任务中的性能水平。通过深入了解该类型数据集结构及其使用方式，有助于设计出更高效且准确度更高的行人识别算法方案。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • 【目标检测】飞行物检测数据集含7346张图片及3类标签（YOLO+VOC格式）.docx
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    本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集，内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储，便于目标检测模型训练与评估。 在当前的计算机视觉研究与应用领域内，目标检测技术已经发展成为一项关键任务，并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置，并给出它们的具体类别。 近年来，由于深度学习的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，其准确性和速度都有了大幅度提高。然而，在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。 本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集，该数据集中包含7346张图片，并涵盖了三种类型的飞行物体：“bird”（鸟）、“drone”（无人机）和“plane”（飞机）。此数据集采用了两种主要的格式：VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式，它包括了图像、注释文件以及类别信息文件；而YOLO则适合于实时对象检测系统，并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。 数据集的具体结构包含三个主要的子目录：JPEGImages（所有.jpg格式图片）、Annotations（与每张图片对应的.xml格式标注）和labels（.txt格式的目标定位信息）。此外，还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中，“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框，总共32294个目标。 所有图像的分辨率均达到了清晰标准，并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式，这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中，有助于算法更有效地学习物体边界特征。 这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集，研究人员可以训练并评估面向实际应用（如飞行器避障、安全监控等）的模型性能。