Advertisement

包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本 包含划分好的数据集、类别class文件及可视化脚本

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
数据以YOLOV5文件夹的形式保存，这使得它们可以直接用于Yolo检测。标注格式为classes、x_centre、y_centre、w和h，其中x_centre和y_centre表示中心点的相对坐标位置，w和h分别代表目标物的宽度与高度。数据集类别 数据集类别 数据分类集合 数据分类集合 数据被划分为训练集和验证集。训练集datasets-images-train包含有2,079张图像以及对应数量的标签文本文件。验证集datasets-images-val包含有71张图像及相应的标签文本文件。txt类别文本文件 文本类型文件为了便于检查数据，支持生成可视化图像的Python文件。当任意随机输入一张图片时，系统将自动识别并画出边界框；同时，绘图结果会被保存到当前工作目录。该脚本保持原有状态，并可直接运行以处理生成的可视化图像。基于yolov5的具体实践优化版

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLO 数据集：九种岩石检测【含划分好的数据集、类别Class文件及数据可视化脚本】
    优质
    该资料提供了一个专为九种不同岩石类型设计的YOLO数据集，包括预划分的数据集、类别定义文件以及用于数据可视化的Python脚本。 项目包含：9种岩石检测【包括划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】，数据保存按照YOLOV5的格式存储，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，涵盖各种各样的岩石样本。对原始图像进行了马赛克增强（即四张图片融合在一起），标注完整且每张图包含多个目标物体。 标签格式为：类别、x中心点坐标、y中心点坐标、宽度和高度（YOLO的相对坐标）。 【数据集类别】9种类型：玄武岩、石灰岩、沉积岩等 【数据分组】 - 训练集(datasets-images-train)包含12501张图片及对应的标签文件。 - 验证集(datasets-images-val)包括1104张图片和相应的标签文件。 项目还提供了类别信息的txt文本，方便分类识别。为帮助用户更好地理解数据集内容，我们提供了一个可视化脚本（py文件），只需输入一张图像即可绘制出边界框并保存在当前目录下。该脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化的结果图。
  • YOLO 数据集: 家具检测(3类)，包括划分好的数据集、类别class文件和数据可视化脚本
    优质
    数据采用YOLOV5指定文件夹存储，在实际应用中可以直接用于YOLo模型检测工作流程。具体而言，在该系统中所有标注信息均遵循以下格式：类别名称为classes；坐标参数包括x_centre、y_centre、宽度w和高度h（均为YOLo的相对坐标）。这些标注信息被系统划分为训练集和验证集两部分进行处理。其中训练集中包含来自datasets-images-train目录下的528张图片及其对应的528份标签文件；而验证集中则包含来自datasets-images-val目录下的161张图片及其对应的161份标签文件。为了便于直观查看数据分布情况，在当前目录中提供了可视化py脚本（完整代码可参考https://blog..net/qq_44886601/category_12605353.html），通过随机加载一张测试图片即可实时显示预测边界框位置，并将其结果图像保存在当前工作目录中。
  • YOLO 数据集：水稻稻穗识别（1类）【含划分好数据集、类别文件及数据可视化脚本】
    优质
    该资源提供了一个专门用于水稻稻穗识别的数据集，包含完整的标注图像和类别定义，并附带数据可视化工具。 数据保存按照YOLOV5文件夹结构进行组织，可以直接用于Yolo检测。 标注格式如下：classes、x_centre、y_centre、w、h（使用的是YOLO的相对坐标系统）。 【数据集类别】包含1个类别：稻穗 该数据集分为训练集和验证集： - 训练集(datasets-images-train)包括6108张图片及对应的6108个标签txt文件。 - 验证集(datasets-images-val)则有530张图片及其相应的530个标签txt文件。 【类别文本段落件】：每个类别的标注信息都保存在单独的.txt格式文档中，方便查看和管理。 为了便于直观地检查数据情况，我们提供了一个可视化py脚本。只需随机选取一张图像作为输入参数即可绘制出边界框，并将其保存至当前工作目录下。此脚本无需任何修改就可以直接运行以生成可视化的图像结果。 对于YOLOV5的改进与实战应用相关内容，请参考相关博客文章或官方文档获取更多信息。
  • YOLO 数据集：瓷砖裂缝识别与检测（含2类分类）【内附划分好的数据集、类别文件及数据可视化脚本】
    优质
    本项目提供了一个用于瓷砖裂缝识别的数据集，包含两类分类标签。数据集已划分为训练集和测试集，并配有类别文件及数据可视化脚本，便于快速上手使用。 1700 张左右使用lableimg标注软件进行标记的图片，格式为png，标签以txt文本形式保存在不同目录下。这些数据可用于瓷砖裂缝检测，并可通过翻转、添加噪声等方法增强部分数据集。 总共包含两个类别：裂缝和正常。具体类别的信息可以在classes.txt 文件中查看。 为了方便查看数据，提供了一个可视化py文件，可以随机传入一张图片来绘制边界框并保存在当前目录下。此脚本无需更改即可直接运行以生成可视化图像。
  • YOLO 数据集：鱼类疾病图像识别【含预划分数据集、类别文件及可视化脚本】
    优质
    这是一个用于鱼类疾病的图像识别的数据集，包含已分类的图片和可视化工具，旨在帮助研究者进行模型训练与验证。 YOLO 数据集：鱼身上疾病图像目标检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 该数据集按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于yolo模型训练。 类别个数（5）：细菌性疾病、真菌性疾病、健康鱼、寄生虫病、白尾病【具体参考classes文件】 数据结构如下： - 训练集包含约720张图片和对应的标签txt文件。 - 验证集包括大约100张图片及其对应标签的txt文件。 - 测试集中有约100张图片及相应的标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框，并且保存在当前目录中。此脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化图像。
  • 9种纸币面额的图像分类数据集【含划分好的数据、类别字典及Python数据可视化脚本】
    优质
    该数据集包含九种类别的纸币面额图像，附带详细标注和Python脚本用于数据展示与分析。 数据包含：9种纸币面额识别【包括划分好的训练集、类别字典文件以及Python数据可视化脚本】 分类个数为9类，分别是1元、10元、100元、200元、500元等。 数据集详情如下：data目录下分为train和test两个子目录。其中，train用于训练模型的数据总数为546张图片；test作为验证集使用，包含总共100张图片。这些数据可以用来构建YOLOv5的分类任务所需的数据集。 此外还包括一个json文件，内含9种纸币面额的类别字典信息。 为了便于查看和理解数据情况，提供了一个Python脚本用于可视化展示随机选取的4张图片，并将生成的结果保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。
  • YOLO 数据集：货架商品布局检测【含划分数据集、类别文件及数据可视化脚本】
    优质
    简介：该数据集专注于使用YOLO算法进行货架商品布局检测，包含详细的数据划分、类别定义以及用于数据分析和可视化的实用脚本。 项目包含货架商品摆放检测的相关内容：划分好的数据集、类别class文件以及用于数据可视化的脚本。这些数据按照YOLOV5的文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，涵盖商品零售架上的商品状态（如是否有货或摆放是否倾斜等）。标注信息完整，并且每张图中包含多个需要识别的目标。部分图像进行了增强处理，包括椒盐噪声和马赛克拼接两种方式。 数据集的类别有三种：1. 有货；2. 空的；3. 商品摆放错误。 整个数据集压缩后的大小为228 MB，分为训练集和验证集： - 训练集（datasets-images-train）包含2104张图片及对应的标签txt文件； - 验证集（datasets-images-val）则有152张图片及其标签。 此外还提供了类别信息的文本段落件，方便查看。为了更好地了解数据情况，项目中还包括一个可视化脚本。只需随机传入一张图即可绘制边界框，并保存在当前目录下。此脚本无需做任何更改，可以直接运行以进行图像可视化操作。