荔枝成熟度的数据集分割与标注（LabelMe格式）共2263张分为3个类别.docx-ITADN社区

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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。

荔枝成熟度检测用VOC+YOLO格式数据集（1005张图片，4个类别）.zip

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本资源提供了一个用于荔枝成熟度检测的数据集，包含1005张图像和四种不同类别的挥发性有机化合物标签，采用YOLO格式标注。样本图：请在电脑端资源详情查看并下载文件。数据集格式包括Pascal VOC格式和YOLO格式（不包含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。图片数量（jpg文件个数）为1005，标注数量(xml文件)同样为1005，标注数量(txt文件)也为1005。数据集中有4种不同的标注类别：blossom, green, ripe 和 young。各类别的框数如下： - blossom 框数 = 539 - green 框数 = 4045 - ripe 框数 = 7701 - young 框数 = 4581 总框数量为16866。使用标注工具：labelImg。对类别进行矩形画框操作作为标注规则。重要说明：暂无特别提示：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标签准确且合理。

【目标检测数据集】荔枝成熟度分类579张图片（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.zip

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本数据集包含579张荔枝图像，涵盖绿色、红色及半熟状态，采用VOC和YOLO格式标注，适用于目标检测与分类模型训练。数据集格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。图片数量（jpg文件个数）：579 标注数量（xml文件个数）：579 标注数量（txt文件个数）：579 标注类别数：3 标注类别名称包括绿色、半透明和红色。具体框的数量如下： - 绿色框数 = 1387 - 半透明框数 = 892 - 红色框数 = 632 总框数：2911 使用标注工具为labelImg。

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。

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。

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集源码

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。随着人工智能领域的飞速发展，数据集的准备已成为机器学习与深度学习研究中至关重要的一步。对于计算机视觉领域而言，准确的图像标注是训练优秀模型的基础。在图像标注领域，labelme作为一种流行的标注工具，其产出的标注文件广泛用于各类计算机视觉项目中。而Yolo（You Only Look Once）系列是当前流行的实时目标检测系统，其中YoloV8是该系列的最新进展。将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集的需求日益增长，特别是在图像处理、自动驾驶、安防监控等实际应用场景中。本项目源码的开发，旨在解决数据集格式转换的痛点，使得研究者和工程师能够更加高效地准备用于训练和测试的数据。通过该项目，用户能够将labelme标注工具产生的标注文件转换为YoloV8所支持的语义分割数据集格式。这样一来，用户不仅能够节省大量数据预处理的时间，还能够更好地利用YoloV8的强大功能进行模型的开发和应用。项目的资源代码已经过严格测试，保证了其稳定性和可靠性。无论是计算机领域的毕业生设计课题、课程作业，还是人工智能和计算机科学与技术的专业人员，都可以将此项目作为学习和研究的参考。值得注意的是，源码仅供学习交流使用，禁止用于商业用途，以保护原创者的权益。为了使用该项目，用户需要有一定的编程基础，特别是熟悉Python语言，因为项目代码是使用Python编写的。项目文件名称为labelme2YoloV8，这表明其主要功能是从labelme的标注数据转换为适用于YoloV8的数据格式。转换过程中可能涉及数据格式的解析、图像的处理和新格式数据的生成等技术环节。该项目的推出，不仅为机器学习社区提供了便利，还促进了计算机视觉领域研究的深入。通过这样的开源项目，更多的研究者能够参与到前沿技术的实践与创新中，共同推动人工智能技术的快速发展。

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。

【目标检测数据集】番茄成熟度检测数据集（640张图像，3类别，VOC+YOLO格式）.zip

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本数据集包含640张用于番茄成熟度分类的图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个类别，以VOC及YOLO格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。该数据集中共有643张图片，每张图片都有相应的标注文件，即有643个xml文件和643个txt文件。整个数据集包含了三个不同的类别标签：“fully_ripened”（成熟的）、“green”（半成熟的）以及“half_ripened”（未成熟的绿色）。具体来说，“fully_ripened”的标注框数为1330，“green”的标注框数为5134，而“half_ripened”的标注框数则有1317个。总计共有7781个标注框。该数据集使用了labelImg工具进行标签制作和编辑工作。

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