包含345个样本的标记牙齿数据集，含图片及手工标注的XML文件，可直接通过LabelImg软件打开-ITADN社区

包含345个样本的标记牙齿数据集，含图片及手工标注的XML文件，可直接通过LabelImg软件打开

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这是一个含有345个样本的标记牙齿数据集，包括图像和使用LabelImg软件可读的手工标注XML文件。该数据集包含345张图片及其对应的XML文件的手动精细标注，可以直接使用labelimg工具打开查看。这些标记的数据可以用于训练多种目标检测模型，如YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和未来的版本等框架，并且能够达到很高的识别精度（超过90%）。数据集还可用来生成高度准确的.h5和.pth格式模型。此外，XML文件遵循Pascal VOC标准，兼容多种计算机视觉模型和训练框架。这些XML标注文件支持转换为不同的输出格式，包括但不限于： - Pascal VOC (XML) - YOLO (TXT) - Create ML 这种灵活性使得用户能够根据具体需求选择最合适的数据格式进行深度学习模型的开发工作。

4881张抽烟数据集，含图片及通过labelimg生成的标注.xml文件

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本数据集包含4881张照片和对应的XML标注文件，适用于训练图像识别模型检测抽烟行为。所有标注采用LabelImg工具创建。该数据集专为训练高精度的抽烟检测模型而设计，总共包含4881张与抽烟相关的图像。这些图像旨在帮助机器学习算法理解并识别抽烟行为，以实现智能监控或健康提醒等应用场景。数据集分为两部分：JPEGImages 文件夹和 Annotations 文件夹。 - JPEGImages 文件夹内有4881张图片，展示了不同人在各种环境及视角下抽烟的场景，有助于训练模型学会识别多样化的抽烟行为模式。 - Annotations 文件夹则包含与每张图片对应的.labelimg软件生成的.xml文件。这些文件是数据标注的结果，提供了精确的物体边界框和类别标签信息。例如，在.xml文件中，标注者手工指定了抽烟者的具体位置坐标（左上角和右下角像素坐标），为深度学习模型提供监督信号。深度学习技术尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别领域被广泛应用，通过大量带标签的数据训练CNN能够学会检测物体特征。在这个数据集中可以使用如VGG、ResNet或YOLO等预训练模型进行迁移学习，并根据抽烟图片调整以适应新的目标类别——即抽烟行为。机器学习和人工智能的概念也非常重要，在这个背景下，它们让计算机从标注的图像中自动学习识别规律。最终的目标是开发出具有极高准确率（如99.9%）的检测系统，这需要经过数据增强、超参数优化等多阶段训练过程，并且可能采用早停法或权重衰减等策略来防止过拟合。总结来说，这个数据集对于构建高精度抽烟检测模型至关重要。结合深度学习和机器学习技术，它可以用于开发智能监控系统或者健康教育工具，提醒人们注意烟草的危害。通过细致的标注及充分训练后，该模型有望实现极高的识别准确率。

基于LabelImg标注的全景牙齿X光片牙位数据集，含精选图像与精准XML文件

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本数据集包含精心挑选的全景牙齿X光影像及其对应的精确XML标签文件，使用LabelImg工具进行详细标注。适用于牙齿定位和分类研究。全景牙齿X光片的牙齿牙位标注数据集是计算机视觉领域的重要资源，在机器学习与深度学习模型训练尤其是目标检测任务方面发挥着关键作用。此数据集通过使用Labelimg工具进行精细标注，确保了精度，并有助于提升算法识别性能。 1. 数据集：在人工智能和机器学习中，高质量的数据集犹如燃料般重要。该特定数据集合了一系列精心挑选的全景牙齿X光片图像，这些图片能够全面展示各种牙齿状态与位置信息，是训练目标检测模型的理想选择。目标检测作为计算机视觉的关键问题之一，在于定位并分类图像中的具体对象。 2. 全景牙齿X光片：这种医学影像技术可拍摄口腔整体视图，涵盖上下颌所有牙齿、颚骨及关节部位。此类型影像有助于牙医识别龋齿、牙周病以及牙齿拥挤或错位等问题。在人工智能领域中，全景X光片提供了丰富信息，可用于训练模型以识别不同类型的牙齿及其位置与异常情况。 3. 目标检测：目标检测是计算机视觉中的复杂任务之一，旨在定位图像内特定类别的对象并予以分类标注。在此数据集中，重点在于精确确定牙齿在X光片上的具体位置。借助深度学习算法如Faster R-CNN、YOLO或SSD等技术手段可以训练模型实现自动化的牙齿检测与定位功能，这为未来自动化诊断和治疗计划开发提供了巨大潜力。 4. Labelimg工具： Labelimg是一款开源图像标注软件，支持VOC及COCO格式输出。该工具有助于研究人员及开发者方便地向图片添加边界框标记以及类别标签信息。在当前数据集中每张图片均对应一个XML文件记载了牙齿的精确坐标及其分类详情，这是训练目标检测模型不可或缺的数据输入。 5. XML文件：作为用于存储和传输结构化数据的标准格式之一，XML（可扩展标记语言）被广泛应用于计算机视觉领域记录图像对象边界框及类别信息。每个XML文档与单张图片相关联，并详细描述了各定位目标的坐标、尺寸以及分类标签等内容，在模型训练阶段会被读取并解析利用。 6. 应用场景：该数据集可能用于开发智能医疗系统，比如辅助牙医进行诊断或远程医疗服务中自动分析X光片提供初步报告。此外还可应用于研究牙齿生长模式优化矫正过程规划等方面工作。综上所述，全景牙齿X光片的标注数据集为机器学习与深度学习在医学影像处理领域提供了宝贵资源，并对提高医疗图像识别效率和精度具有重要意义。通过使用Labelimg工具进行精确标记保证了高质量的数据输入，而XML文件则确保结构化信息便于模型训练及后续分析应用。

包含图片和标注XML文件的电话呼叫数据集

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本数据集包含了丰富的电话呼叫相关图片及详细的标注信息，以XML格式呈现，旨在支持各类研究与应用开发需求。这个数据集包含了用于打电话场景的图片及其对应的标注文件（.xml格式），这些文件是由labelimg软件生成并手工完成标注的。该数据集适用于训练yolov4和yolov5模型，经过适当训练后可以达到90%以上的识别准确率。使用此数据集能够训练出高度精确的.h5和.pth模型。

实拍交通标志数据集展示——包含550张标注图片及txt/xml文件

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本数据集提供了550张经过精细标注的交通标志图像及其对应txt和xml格式的标签文件，适用于训练机器学习模型识别各种道路标识。本数据集包含550张实拍交通标志图片，并已进行详细标注（提供txt/xml版本）。该集合包括三种类型的标志：停止、提示和等待。此数据集专为YOLO系统算法设计，内部已经将txt与xml信息转换完毕，方便用户根据个人需求选择使用。此外，由于这些图像大多来自真实场景拍摄且精度较高，并经过本人亲自训练，在进行100轮迭代后检测准确率可达98%。

用于标注数据集的labelImg软件包

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LabelImg是一款开源、跨平台的图像注释工具，专为机器学习和计算机视觉任务设计。它支持多种格式的数据，并提供用户友好的界面进行边界框及多边形标注。 labelImg软件包用于对数据集进行标注。

用于目标检测的数据集，含460张图像及对应标注的XML文件，可供直接应用

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这是一个包含460张图像及其对应标注的XML文件的目标检测数据集，便于用户直接使用于相关研究和开发。本数据集适用于积水区域的识别与检测，包含460张图片，感谢大家的辛勤标注工作。

697张柑橘数据集，含图片及标注XML文件，利用LabelImg工具标记，适合用于目标检测模型训练，准确率超过90%

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本数据集包含697张柑橘图像及其对应的标注XML文件，适用于高精度目标检测模型训练。使用LabelImg工具生成，确保了超过90%的标注准确性。该数据集包含697张柑橘图片及对应的标注xml文件，使用labelimg工具进行标注后可用于目标检测训练，识别精度可达90%以上。

苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件

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本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。

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