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【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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简介：
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。

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  • 【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
    优质
    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。
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了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11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。
     
  • 【目标检测数据集】跨越栏杆检测数据集512张VOC+YOLO格式.zip
    优质
    本数据集包含512张图片，旨在帮助训练和测试物体检测模型在复杂场景中准确识别并定位跨越栏杆的行为。以VOC与YOLO两种格式提供，便于多种框架使用。 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）：512 标注数量（xml文件个数）：512 标注数量（txt文件个数）：512 标注类别数：1 标注类别名称：[climbing] 每个类别的标注框数： climbing 框数 = 599 总框数：599 使用标注工具：labelImg
     
  • 公路落石目标检测数据集（VOC+YOLO格式，含282张图片）.zip
    优质
    本资源提供一套针对公路落石的目标检测数据集，包含282张标注图片，并兼容VOC和YOLO两种主流格式。适用于深度学习研究与应用开发。 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）：282 标注数量（xml文件个数）：282 标注数量（txt文件个数）：282 标注类别数：1 标注类别名称：[stone] 每个类别标注的框数： stone 框数 = 632 总框数：632 使用标注工具：labelImg
     
  • 【目标检测数据集】板蓝根颗粒检测数据集（110张图像，VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集包含110张用于板蓝根颗粒目标检测的图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，适用于训练和评估相关检测模型。 【目标检测数据集】药品板蓝根颗粒检测数据集包含110张图片，采用Pascal VOC格式与YOLO格式标注（不含分割路径的txt文件），仅包括jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：111 - 标注数量(xml)：111 - 标注数量(txt)：111 数据集包含2个类别： - 999ganmaoling 框数 = 49 - banlangen 框数 = 85 总框数为134。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • 【目标检测数据集】1000张工具扳手VOC+YOLO格式图片.zip
    优质
    本资源提供包含1000张不同工具扳手图像的数据集，标注了VOC及YOLO格式文件，适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式结合的方式（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。 图片总数为1003张，相应的标注数量也是1003个。 唯一的标注类别是“banshou”，共有2097个此类别的框标记。
     
  • 【目标检测数据集】鱼类数据集2798张图片，涵盖31类分类检测（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集包含2798张鱼类图像，适用于目标检测任务，涵盖了31种不同的鱼类类别，并提供VOC和YOLO两种格式的标注文件。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片数量（jpg文件个数）：2798 标注数量（xml文件个数）：2798 标注数量（txt文件个数）：2798 标注类别数：31 标注类别名称：Bangus、Big Head Carp、Black Spotted Barb、Catfish、Climbing Perch、Fourfinger Threadfish、Freshwater Eel、Glass Perchlet、Goby、Gold Fish、Gourami、Grass Carp、Green Spotted Puffer、Indian Carp、Indo-Pacific Tarpon, Jagua
     
  • 黄瓜目标检测数据集（VOC格式），含1309张图片
    优质
    本数据集为黄瓜目标检测设计，包含1309张图像，遵循Pascal VOC标准格式，适用于训练和评估物体检测模型。 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图片及其对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：1308 标注数量（xml文件个数）：1308 标注类别数：1 标注类别名称：cucumber 每个类别的标记框数量：cucumber计数 = 2939 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形框绘制。 重要说明及特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注信息。