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道路交通事故图像数据集（含1182张图片）.zip

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简介：
本资源提供一个包含1182张图片的道路交通事故数据集，可用于训练和测试计算机视觉模型在识别及分析交通事故场景中的应用。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量（jpg文件个数）：1182 标注数量（xml文件个数）：1182 标注类别数：1 标注类别名称：accident 每个类别标注框的数量：accident count = 1179 使用工具：labelImg 标注规则：对指定的类别进行矩形标记 重要说明： 无特别声明。 请注意，本数据集不保证训练模型或权重文件的具体精度。提供的仅为准确且合理的标注信息。

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  • 道路交通事故图像数据集（含1182张图片）.zip
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    本资源提供一个包含1182张图片的道路交通事故数据集，可用于训练和测试计算机视觉模型在识别及分析交通事故场景中的应用。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量（jpg文件个数）：1182 标注数量（xml文件个数）：1182 标注类别数：1 标注类别名称：accident 每个类别标注框的数量：accident count = 1179 使用工具：labelImg 标注规则：对指定的类别进行矩形标记 重要说明： 无特别声明。 请注意，本数据集不保证训练模型或权重文件的具体精度。提供的仅为准确且合理的标注信息。
     
  • 中国道路交通标志识别训练数据集（含1600张图片）.zip
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    本数据集包含1600张中国道路交通标志图像，旨在帮助机器学习模型准确识别各类交通标志，提升道路安全与自动驾驶技术。 本段落介绍了14种交通标志，并将继续补充更多内容。这些标志包括：禁止左转、禁止右转、停车让行、向左转弯、向右转弯、向左和向右同时转弯、靠右行驶、靠左行驶、禁止鸣喇叭、人行横道、允许掉头、停车场指示牌以及全程禁停和禁止掉头。
     
  • 交通事故检测数据集1740张(VOC+YOLO格式,包含事故场景截取).zip
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    本数据集包含1740张图片，采用VOC和YOLO两种格式标注，全面覆盖各类交通事故及场景细节，适用于训练目标检测模型。 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像中的感兴趣物体并确定其位置。实际应用包括安防监控、自动驾驶及医疗影像分析等领域。本段落将详细介绍一个特定的目标检测数据集——交通事故检测数据集，该数据集包含1740张标注好的交通事故图片，并采用Pascal VOC格式和YOLO格式相结合的标注方式。 Pascal VOC是一种广泛使用的图像标注标准，不仅包括图片文件，还包括对应的XML格式标注文件。每个XML文件记录了与之关联物体的信息及其位置信息。而YOLO（You Only Look Once）则是目标检测领域流行的另一种标注方法，它将标签保存在文本段落件中，并通常采用“类别索引 x_center y_center width height”的形式表示。 该数据集中的图片数量和标注的数量均为1741张，意味着每一张图像都配有一个XML标注文件以及一个YOLO格式的txt文件。其中唯一的一个类别为交通事故（Accident），总共标记了1933个“Accident”类别的矩形框。 在目标检测领域中，选择合适的工具对于提高工作效率和质量至关重要。该数据集使用的是labelImg进行图像标注工作。LabelImg是一款支持Pascal VOC及YOLO等多种格式的流行软件，在学术研究与工业应用方面被广泛采用。它帮助用户快速准确地画出物体边界框，并记录相应类别信息。 利用此交通事故检测数据集训练目标检测模型时，需要确保模型能够识别并定位图像中的事故场景。这通常涉及深度学习算法的应用，特别是卷积神经网络（CNN），它们在图像分类任务中表现出色。通过不断迭代优化大量交通意外图片的训练过程，最终可以实现对新图象中交通事故的有效识别。 此数据集为研究者和开发者提供了一个宝贵的资源库，用于开发能够准确检测事故场景的模型，并且这些模型不仅可用于事后分析，还能应用于实时监控系统以提前预警潜在风险。随着人工智能技术的进步，目标检测在交通安全领域的应用将更加广泛深入。
     
  • 道路交通拥堵检测数据集（VOC+YOLO格式，含1899张图片，1个类别）.zip
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    该数据集包含1899张图像，旨在通过VOC和YOLO格式提供交通拥堵状况的数据支持，便于模型训练与评估。专注于单一类别检测，助力智能交通系统研究与发展。 样本图：请到服务器下载文件（务必使用电脑端资源详情查看并下载） 数据集格式：Pascal VOC格式+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）：1899 标注数量（xml文件个数）：1899 标注数量（txt文件个数）：1899 标注类别数：1 标注类别名称：[crowd] 每个类别标注的框数： - crowd 框数 = 2273 总框数：2273 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • [数据集][VOC][正版]道路积水数据集含2759张图片
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    本数据集包含2759张图片，专注于捕捉各种环境下的道路积水场景，适用于开发和训练图像识别模型。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量(jpg文件个数)：2759 标注数量(xml文件个数)：2759 标注类别数：1 标注类别名称：water 每个类别的标注框数量：water 的总数 = 2885 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形标记 重要说明： 此数据集用于检测道路上的积水情况。 特别声明： 本数据集不对训练模型或权重文件的精度做出任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 【目标检测数据集】仓库托盘检测数据集（YOLO+VOC格式，含1182张图片）.zip
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    本资源提供一套针对仓库托盘的目标检测数据集，包含1182张图片，并采用YOLO与VOC标准格式标注，适用于训练和测试相关模型。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储了1182张 jpg 图片； - Annotations 文件夹中包含了对应的 1182 个 xml 标注文件； - labels 文件夹中有与之匹配的 1182 个 txt 标签文件。 标签种类为一种，名称是“tuopan”。该标签共有矩形框38971个。 图片清晰度良好（分辨率为像素），未经过任何图像增强处理。
     
  • 垃圾图像数据集，含2000张图片
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    本数据集包含2000张各类垃圾图像，旨在促进废弃物分类与识别的研究，适用于机器学习和计算机视觉领域的模型训练及测试。 我们有一个包含2000张图片的垃圾检测数据集，分为5个类别。
     
  • 交通标志识别数据集-含1500张JPEG图像
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    本数据集包含1500张JPEG格式的交通标志图片，旨在促进智能驾驶系统中对各类交通标识的有效识别和理解研究。 交通标志检测数据集包含1500个jpg图片，适用于YOLO系列、SSD及Faster R-CNN系列目标检测算法的训练。
     
  • 中国道路交通标志数据集（1684张）.zip
    优质
    本数据集包含1684张中国道路交通标志图片，涵盖各类道路指示、警告和禁令标志，适用于交通标志识别与分类研究。 这是我在学习智能感知与学习课程期间收集的中国部分道路标志图片集，并已做好标签，可以直接用于神经网络训练。该数据集包含1684张图片，涵盖了14种交通标志类型，目前仍在不断补充中： 0 禁止左转 1 禁止右转 2 停车让行 3 向左转弯 4 向右转弯 5 向左向右转弯 6 靠右行驶 7 靠左行驶 8 禁止鸣喇叭 9 人行横道 10 允许掉头 11 停车场 12 全程禁停 13 禁止掉头