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墙面裂纹分割数据集LabelMe格式共包含9,192张单一类别.zip

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简介：
样本图位于博客中指定文章详细页面$...$。 请将文件上传至服务器并下载，请确保在电脑端浏览资源详情或资源预览后完成下载操作。 该数据集包含JPG图片和对应的JSON标注信息$...$。 JPG图片共有9,192张$...$。 JSON标签注记共9,192条$...$。 本数据集仅涉及单一目标类crack。 每类目标的框数共计43,129个$...$。 该数据集可采用LabelMe 5.2.0工具进行编辑和注释$...$。 为每个目标类绘制多边形边界框作为语义分割标记即可。 特别提示本数据集不承诺任何训练模型或权重文件的具体性能表现$...$。 请注意此数据集合仅提供准确合理的注 mark信息

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  • 舌头分割数据集labelme格式2557张1类别.zip
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    样本图：blog..net/FL1623863129/article/details/144472209 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2557 标注数量(json文件个数)：2557 标注类别数：1 标注类别名称:[tongue] 每个类别标注的框数： tongue count = 2557 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
  • 智慧城市道路分割数据集LabelMe格式2648张1类别.zip智慧城市道路分割数据集LabelMe格式2648张1类别.zip
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    样本图链接：[此处插入链接]请将文件放置于服务器上，并建议在电脑端的资源预览页面或详细资料页面中查看下载。统计显示，共有2,648张.jpg图片文件。对应的标注数据量为2,648份.json文件。仅涉及一个类别进行标注。该类别的名称列表为[road]。在road类别上，总计绘制了2,782张多边形框。您可使用labelme软件进行数据集编辑；请注意，必须先将json格式的标注文件转换为mask、yolo或coco中的任意一种格式。该数据集适用于进行语义分割或实例分割任务。请注意，本数据集无法保证对训练的模型或权重文件精度作任何保证。该数据集中提供的标注均为精确且合理的。
  • 烟雾与明火分割数据集（LabelMe格式，含5205张图片，2个类别）.zip
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    本数据集包含5205张图像，采用LabelMe标注格式，旨在区分烟雾和明火两类视觉特征，适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集，这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的，并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别：smoke（烟）和fire（火）。具体来说： - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据，可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是，json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示：此数据集中提供的标记是准确且合理的，但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。
  • 肾结石医学图像分割数据集（LabelMe格式，含359张图片，1个类别）.zip
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    本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像，采用LabelMe标注格式，提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上，请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式：采用labelme标准（不含mask文件，仅包括jpg图片及对应的json文件）。 图片数量（即jpg文件个数）：359张； 标注数量（即json文件个数）：359份； 标注类别总数为1类； 具体标注类别名称如下： - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下： - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具：labelme版本号5.5.0 注释规则：对目标进行多边形绘制（polygon）。 特别说明：可利用labelme软件打开并编辑数据集，但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明：本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量，仅确保提供的标注信息准确合理。
  • 眼睛瞳孔与虹膜分割数据集（LabelMe格式，含2662张图片，2个类别）.7z
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    本数据集包含2662张图片，采用LabelMe格式标注，涵盖眼睛瞳孔和虹膜两个类别，适用于眼部特征识别与分割研究。 样本图由labelme工具以5.5.0版本进行标注。 数据集格式为labelme格式（不包含mask文件，仅包含jpg图片及其对应的json文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：2662张 - 标注数量（json文件个数）：2662份 - 标注类别总数：2类 - 类别名称包括pupil和iris - 每一类别的标注框数量： - pupil的标注框共2660个 - iris的标注框共2666个 使用多边形（polygon）进行各分类对象的标记。 重要说明：用户可以利用labelme软件打开并编辑数据集，同时需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco等其他形式以用于语义分割或者实例分割任务。 请注意，本数据集不对训练模型及其权重文件的精度提供任何保证；提供的仅是准确且合理的标注信息。
  • 西红柿成熟度分类数据集（LabelMe格式，含686张图片，3个类别）.zip
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    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段，适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图：请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式（不包含mask文件，仅包括jpg图片及其对应的json文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：686张 - 标注数量（json文件个数）：686份 - 标注类别数：3类 - 标注类别名称：[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量： - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注，对各类别进行了多边形（polygon）的绘制。 重要说明：可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明：本数据集中提供的标注信息准确且合理，并不对训练模型后的精度做出任何保证。
  • 墙面与墙体损伤等级检测数据集（VOC+YOLO格式，含4629张图片，4个类别）.zip
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    本数据集提供了一套详细的墙面与墙体损伤等级图像资料，包含4629张图片及标注信息，适用于VOC和YOLO模型训练。共有四大类损伤级别，旨在帮助研究人员准确评估建筑结构的健康状况。 请参考样本图，并先到资源详情查看后下载文件。 重要提示：数据集中包含部分增强的图片，即四张图片拼接成一张，请仔细检查预览确认符合要求后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包括jpg图像、VOC格式xml标注以及yolo格式txt标注。 总数： - 图片数量(jpg)：4629张 - 标注(xml和txt)各：4629个 类别信息如下： - 类别数：4类 - 类别名称：严重损坏、轻微损坏、中度损坏、未受损
  • 鱿鱼数据集VOC与YOLO格式转换（共28张图片，单一类别）
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    本项目提供了将鱿鱼数据集从VOC格式转换为YOLO格式的工具。该数据集包含28张图片，并专注于识别单一物体类别——鱿鱼。此转换工具旨在简化训练深度学习模型的过程。 数据集格式为Pascal VOC（不含分割路径的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）：28张 - 标注数量（xml文件个数）：28份 - 标注数量(txt文件个数)：28份 - 标注类别总数：1种，即Squid - 每类标注的框数：Squid 类别有 29 个框。 - 总计所有标签中的框数为：29个 使用工具：labelImg 标注规则说明： 对特定类别进行矩形区域标记。 重要声明： 无特别强调事项 注意，本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证。提供的仅为准确合理的标注信息。
  • 草莓叶子病害分割数据2460张7类labelme格式文件
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    \n样本图：blog..net/FL1623863129/article/details/144577975\n\n请确保文件已正确放置在服务器资源下载位置。建议您在电脑端查看资源详情后进行下载。\n\n数据集格式为labelme格式（不带mask文件，仅包含jpg图片和对应的json标注文件）。\n\n图片数量（jpg文件个数）为2460张；\n标注数量（json文件个数）为2460份；\n具体分布如下：\n- 标注类别总数：7项\n- 各类别名称：Angular Leafspot、Gray Mold、Leaf Spot、Anthracnose Fruit Rot、Powdery Mildew Fruit、Powdery Mildew Leaf、Blossom Blight\n\n各标注类别框数统计：\nAngular Leafspot类目框数为539；\nGray Mold类目框数为598；\nLeaf Spot类目框数为1968；\nAnthracnose Fruit Rot类目框数为163；\nPowdery Mildew Fruit类目框数为296；\nPowdery Mildew Leaf类目框数为296； \nBlossom Blight类目框数为相关数值。
  • 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。