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无人机信号检测数据集，平均准确率达94.3%，适用于Yolov8标注，包含364张原图

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简介：
本数据集专为无人机信号检测设计，内含364张高质量原图，经优化后在YOLOv8模型上实现94.3%的平均准确率，助力深度学习研究与应用。 无人机频射信号检测数据集的平均正确识别率为94.3%，支持Yolov8格式的标注，包含364张原始图片。

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  • 无人机信号检测数据集，平均准确率达94.3%，适用于Yolov8标注，包含364张原图
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    本数据集专为无人机信号检测设计，内含364张高质量原图，经优化后在YOLOv8模型上实现94.3%的平均准确率，助力深度学习研究与应用。 无人机频射信号检测数据集的平均正确识别率为94.3%，支持Yolov8格式的标注，包含364张原始图片。
     
  • 无人机信号检测数据集，平均准确率达94.3%，采用Yolov11标注，含364张原图
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    本数据集包含364张原图，使用先进的YOLOv11算法进行精准标注，专注于无人机信号的检测，实现高达94.3%的平均准确率。 标题提到的无人机频射信号检测数据集是一个经过精心准备和验证的数据集合，为研究者和开发者提供了一套具有高平均正确识别率的图像资料。这套资源能够帮助他们有效地对无人机发射的频射信号进行检测与识别。94.3%的准确度表明该数据集在当前领域中属于高质量资源，可以支持相关算法的学习和测试。 描述部分强调了数据集的核心优势：不仅具有高准确度，还兼容yolov11格式，这说明它能够适应流行的机器视觉框架。包含的364张原始图片为研究者提供了丰富的视觉信息，这些对于训练和测试频射信号检测模型至关重要。 标签“无人机频射信号”揭示了数据集的专业用途——主要关注于无人机发射的频射信号，并且这种类型的检测具有重要的实际应用价值，如边境监控、公共安全以及交通管理等。该数据集有助于推动这一领域的研究进展，为相关技术的发展提供基础支撑。 文件名称列表中的“data.yaml”可能包含了元数据信息，例如图片路径、标签信息和尺寸大小等细节。“train”，“valid”和“test”三个文件夹分别用于存储训练、验证及测试的数据子集。这种划分方式符合机器学习领域的标准做法，有助于评估模型在新数据上的表现，并提高其泛化能力。 从整体来看，该数据集的创建者对社区需求有着深刻理解并遵循了最佳实践。高准确度的数据集合、格式标准化支持以及丰富的图片数量都是此数据集的主要优势点，确保它在学术研究和工业应用中具有实用性和价值。
     
  • 睡岗和玩手机的数据集，包含4653张原始图片，适用于Yolov8格式标注
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    本数据集包含4653张关于睡岗和玩手机行为的图像，专为YOLOv8模型训练而设计，提供详尽的边界框标注信息。 睡岗玩手机数据集包含4653张原始图片，并支持yolov8格式的标注。参考图片可以参照相关文章中的描述。
     
  • 挖掘机检测数据集，具备91.0%的高准确度，包含4327张原图，兼容YOLOv11标注格式
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    本挖掘机检测数据集拥有卓越的91.0%识别精度，内含4327张高质量原图，并采用先进的YOLOv11标注格式，便于深度学习模型训练与优化。 挖掘机检测数据集的准确识别率为91.0%，包含4327张原始图片，并支持YOLO、COCO JSON及PASICAL VOC XML等多种格式标注。关于标注信息和参考图片的相关内容可以在相关博文中查阅。
     
  • 无人机检测数据集：包含超过4000张业余无人机图像的数据集
    优质
    本数据集收录了逾四千幅业余无人机拍摄的照片，旨在为无人机图像分析提供丰富的训练资源。 无人机检测数据集包含了4000多张业余无人机的图像。
     
  • 火焰识别数据集含2059张图片（已标注），适用于Yolov5/Yolov7/Yolov8
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    本数据集包含2059张标注图像，专为火焰检测设计，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型，助力提升目标识别精度与效率。 火灾检测数据集包含2059张图片，每张图片只有一个标签名：fire。标签详情如下： labels: xml文件中的名称为：firenc: 1 names: [fire]
     
  • 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。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
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    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集，包含7504张已标注图像，采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本（如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11）划分好。 数据集中有两种格式的标签：yolo格式（txt文件）和VOC格式（xml文件），分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始计数） - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值，这些数值是相对于图像宽度与高度的比例，并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例，同样也是以图像尺寸为基准计算得出。
     
  • 基于YOLOV8的深度学习无人机目标检测算法（含数据集）
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    本研究提出了一种基于YOLOv8的深度学习模型，专门用于无人机上的实时目标检测。通过优化算法和使用特定数据集，提高了检测准确性和效率。 深度学习领域YOLOV8算法用于无人机目标检测。该方法包含源代码和数据集，并使用Python语言编写，可以作为参考资源。提供的两个数据集中有一个是Read-On Dataset，专为训练YOLO无人机检测模型准备的，包括1012张训练图像和347张验证图像以及相应的标注信息。 这个数据集是为了我们2019年的“业余无人机检测与跟踪”项目而创建的，其中包含超过4000幅业余无人机的照片。
     
  • 扑克牌识别数据集，涵盖A至K所有字母，包含1850张原图，准确率达98.7%，采用Yolo v11标注格式
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    本扑克牌识别数据集包括26个字母从A到K的所有类型，含1850张原始图像，准确率高达98.7%，使用Yolo v11进行标注。 扑克牌识别数据集包含1850张图片，这些图片可用于训练机器学习模型以识别从A到K的所有扑克牌牌面。数据集中每一张图片都经过标注，并遵循YOLO v11格式，确保与最新版本的YOLO目标检测系统兼容性。由于其快速准确地识别图像中目标的能力，YOLO被广泛应用于多种视觉任务。 此数据集的正确识别率高达98.7%，表明它的质量非常高，非常适合用于开发和训练机器学习模型，尤其是深度学习算法的目标检测和图像识别领域。高识别率意味着在处理不同种类扑克牌时具有很高的精确度，这对于需要高度准确性的应用场景尤为重要。 该数据集中图片数量多且标注规范（遵循YOLO v11格式），这有助于提高模型的学习效率以及对各种光照条件下的适应能力。每张图片中的扑克牌都被详细地标记了位置和类别信息，便于机器学习算法捕捉并理解不同特征。 文件组织上，数据集按照标准的YOLO格式分为训练集、验证集和测试集三个部分。这三个部分有助于在模型优化过程中进行性能评估：训练集中用于参数调整；验证集中用来检验泛化能力；而测试集则最终评定模型表现情况。 实际应用中，扑克牌识别技术可用于游戏机器人、自动化的卡牌设备或安全监控等场景。例如，在游戏中利用这项技术可以更准确地判断游戏状态，并帮助作出策略决策；在身份认证系统方面，则可以通过独特的图案和数字来进行有效的验证工作。 总之，该数据集不仅数量庞大且质量高，标注规范，非常适合研究者与开发者用于扑克牌识别相关的机器学习及计算机视觉项目。通过使用此数据集训练出的模型，在需要快速准确地识别扑克牌的各种场合中将发挥重要作用。