Advertisement

全球小麦检测数据集——目标检测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集为全球小麦病害研究而设，聚焦于小麦图像中的目标检测。涵盖多种病害类型，旨在提升机器学习模型在农业病理学的应用能力。 全球小麦检测数据集-目标检测

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 全球小麦检测数据集——目标检测
    优质
    本数据集为全球小麦病害研究而设，聚焦于小麦图像中的目标检测。涵盖多种病害类型，旨在提升机器学习模型在农业病理学的应用能力。 全球小麦检测数据集-目标检测
     
  • 全球小麦检测：利用图像分析识别小麦头——数据集辅助
    优质
    本研究探讨了通过图像分析技术来识别和评估小麦头部特征的方法，并介绍了支持该研究的数据集。致力于提升全球小麦品质监控效率。 全球小麦检测数据集包含了来自室外的小麦植物图像（包括世界各地的小麦数据集）。训练数据包含超过3,000张图片，这些图片分别来源于欧洲的法国、英国和瑞士以及北美的加拿大。测试数据则大约有1,000张图，来源地为澳大利亚、日本和中国。
     
  • 小汽车、老爷车、跑车检测数据集 - 数据球目标检测系列
    优质
    本数据集包含各种类型车辆（包括小汽车、老爷车及跑车）的详细图像和标注信息，专为提升数据球平台上的目标检测算法性能而设计。 数据集-目标检测系列- 小汽车 老爷车 跑车 检测数据集 car ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml 项目地址提供了一个webui界面，用于对ultralytics的detect检测任务进行以下操作： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式如下： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 238 目前数据集会定期更新。
     
  • 《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》
    优质
    COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。 该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。
     
  • 《数据集》灭火器检测数据集《目标检测》
    优质
    该数据集专为灭火器状态的目标检测设计，包含了大量标注清晰的图像和视频资料，旨在提升对不同环境下灭火器识别的准确性和效率。 YOLO与VOC格式的灭火器识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种模型训练。该数据集中唯一的类别是“extinguisher”，包含3262张图片，以及相应的标签文件和yaml配置文件。 这个数据集专门为训练目标检测算法设计，主要关注于识别图像中的灭火器对象。它采用了YOLO（You Only Look Once）格式的标注方式，这种实时物体检测系统以其高效性和准确性而闻名，并且通常包括了用于模型训练的图片、文本标签以及类别信息配置文件。 除了YOLO标准之外，数据集还包含了VOC (Visual Object Classes) 格式的xml标注文件。这些文件详细记录了图像中灭火器的位置和分类信息，非常适合于多种目标检测模型的训练任务。 为了确保最佳的学习效果并评估算法性能，在该数据集中图片被明确地划分成了三个不同的集合：训练集、验证集以及测试集。这有助于开发者在调整超参数时进行有效的学习，并最终对模型的表现进行全面评价。 此数据集包含3262张图像，为深度学习模型提供了充分的样本数量来提高识别精度和泛化能力。由于其广泛的适用性和对未来技术发展的适应性，该数据集已经预处理并适配于不同版本的YOLO算法（包括但不限于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等），这使得研究人员可以方便地进行模型比较与进一步的研究开发工作。 总体而言，灭火器识别数据集在目标检测技术的应用研究中具有重要的实用价值。它不仅为科研人员提供了丰富的训练素材，也为深度学习算法的性能评估和优化提供了一定的支持。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    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。
     
  • 《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。
     
  • 小彩椒目标检测数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标注的小彩椒图像，适用于目标检测研究与模型训练，助力农业自动化识别技术发展。 小彩椒的目标检测数据集.zip