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1400张交通工具数据集，专业手工标注完毕.rar

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简介：
本资源包含1400张精心挑选和专业标注的交通工具图像数据集，适用于机器学习、计算机视觉研究及自动驾驶技术开发。 【实例简介】 该数据集包含1400张车辆图片，涵盖了公交车、家用车、消防车及工程车等多种车型，并已完全手工专业标注完成。每个样本包括一张车子的图片及其对应的.xml文件，可用于训练yolov3、yolov4和yolov5框架下的车辆检测模型，识别准确率超过98%。 【实例截图】 car_data目录结构如下： ``` └── car_data ├── car │ ├── 0000.jpg │ ├── 0001.jpg │ ├── ... │ └── 0018.jpg ```

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  • 1400张交通工具数据集，专业手工标注完毕.rar
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    本资源包含1400张精心挑选和专业标注的交通工具图像数据集，适用于机器学习、计算机视觉研究及自动驾驶技术开发。 【实例简介】 该数据集包含1400张车辆图片，涵盖了公交车、家用车、消防车及工程车等多种车型，并已完全手工专业标注完成。每个样本包括一张车子的图片及其对应的.xml文件，可用于训练yolov3、yolov4和yolov5框架下的车辆检测模型，识别准确率超过98%。 【实例截图】 car_data目录结构如下： ``` └── car_data ├── car │ ├── 0000.jpg │ ├── 0001.jpg │ ├── ... │ └── 0018.jpg ```
     
  • 已标注的1400张叶蝉VOC数据集
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    本数据集包含超过1400张经过详细分类和标注的叶蝉发声样本图片，为研究昆虫声音交流机制提供了宝贵的资源。 1400张叶蝉数据集的深度学习训练使用了手动标注的方法。
     
  • 包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注
    优质
    这是一个专业级别的车辆图像数据集，内含1400张多样化的车辆照片，包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等，每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集，涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型，并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件，这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型，能够达到超过98%以上的识别准确度。
     
  • DarknetYolo数据集标注工具RAR
    优质
    DarknetYolo数据集标注工具RAR是一款专为计算机视觉任务设计的数据集管理软件。该工具支持Darknet YOLO算法模型训练所需的数据预处理，包括目标检测、边界框标记及图像分类等功能，助力研究者高效完成深度学习项目。 专门用于YOLO模型的标注工具，比YoloMark和LabelImg更好用，界面美观大方，压缩包内包含使用说明。
     
  • 工业表面瑕疵检测，数据集包含1400张图片
    优质
    本项目专注于工业表面瑕疵检测的数据集开发与应用研究，涵盖1400张高质量图像样本，旨在提升自动化检测系统的准确性和效率。 在工业生产过程中确保产品质量至关重要，其中表面缺陷检测是关键环节之一。本数据集专注于此领域，包含1400张图像，为相关算法的训练与优化提供了丰富素材。数据集中包括四个不同的缺陷类别：真空（zhen_kong）、擦伤（ca_shang）、脏物（zang_wu）和褶皱（zhe_zhou）。这些缺陷在实际生产中可能影响产品的性能及外观，因此准确识别它们对于提高生产效率与产品质量具有重要意义。 该数据集旨在支持制造业中的质量控制与自动化检测。现代智能制造系统中，利用计算机视觉和深度学习技术进行表面缺陷检测已成为趋势。这些技术可以辅助或替代人工检查，减少错误、提高检测速度并降低生产成本。 本数据集采用VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式存储图像及注释信息，这是一种广泛使用的标注标准，包含图像分类、边界框注释和多目标检测等细节。每个图像可能对应一个或多缺陷类别，并通过XML文件描述其具体位置与类型。 铝制品SSD数据集名称暗示该数据集专注于利用单次多盒检测器（Single Shot MultiBox Detector, SSD）进行表面缺陷识别，这是一种流行的实时目标检测算法，在工业应用中因其速度快、精度高而被广泛应用。在训练此模型时，首先需要对图像进行预处理以适应深度学习框架输入要求；然后选择合适的深度学习环境如TensorFlow或PyTorch来构建和优化基于SSD的网络架构。 通过数据增强技术（例如随机翻转、旋转及裁剪）提高模型泛化能力，并在训练过程中调整超参数、设置合适的学习率策略以及损失函数。评估阶段将使用平均精度(mAP)等指标衡量不同类别上的表现，确保满足性能标准后部署到实际生产环境中。 该数据集提供的丰富样本有助于开发和优化针对特定缺陷类型的检测系统。通过深入研究与模型训练，我们可以利用先进的计算机视觉技术和深度学习方法为制造业带来更高效、精准的表面缺陷解决方案。
     
  • LabelImg_v1.8.0_YOLO数据集标注工具
    优质
    LabelImg v1.8.0是一款专为YOLO数据集设计的手动图像标注软件，支持快速、高效地对目标进行边界框绘制与分类标注。 GitHub上有Release版本的软件，但由于网络限制无法直接下载。我已经通过梯子成功下载并分享给大家。无需配置环境即可直接运行。与原版相比，仅对图标进行了更改。如果在使用过程中出现问题，请删除用户目录下的.labelImgSettings.pkl文件以解决问题。需要注意的是，exe文件所在的路径不能包含中文字符，而图片和生成的标签所在目录则没有这种限制，可以是中英文混合或纯英文路径。
     
  • 目标检测标注工具-数据集标注
    优质
    本工具旨在为机器学习项目提供高效、精准的目标检测数据集标注服务，适用于多种图像识别任务。 该资源包含了数据集命名工具以及数据集标注工具labelImg，并且在Python3环境下可以使用。需要安装pyqt5库，在进行标注前要将data中的内容替换为自己的目标种类，可实现VOC pascal格式和yolo格式的标注。
     
  • DarknetYolo数据集标注工具.zip
    优质
    本资源提供Darknet YOLO数据集标注工具的下载，方便用户高效地为物体检测任务准备训练数据。 一位开发者制作了一个用于快速标注YOLO数据集的工具。该工具为exe文件格式，双击即可运行。使用它可以自动生成所需的txt和dat文件，并且无需进行额外转换。
     
  • Yolo数据集标注工具BBox和LabelImg工具
    优质
    简介：Yolo数据集标注工具有BBox与LabelImg两款常用软件。BBox专为YOLO设计，支持高效边界框标注；LabelImg则功能更全面，适用于多种目标检测任务的数据准备。 BBox-Label-Tool 和 Labelimg 都是用 Python 编写的工具，运行代码即可对图片进行标注，将图片放在对应的 img 文件夹中非常方便。这两个工具都可以使用，但一般更常用的是 Labelimg 工具。我两个都试过，现在用的是 Labelimg。
     
  • 高质量的手工标注人车识别VOC数据集1000张
    优质
    本数据集包含1000张高质量图片，每一张都经过精细的人工标注，准确标示出行人和车辆的位置及类别信息，适用于训练与评估视觉目标检测算法。 高质量的人车识别VOC数据集包含1000张图片（xml文件），本人亲测训练后检测效果良好，所有标注均为纯手工完成，质量有保证。