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目标检测+BDD100K交通数据+70000张训练图片及标签+10类检测（请留言获取大图链接）

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简介：
本项目利用BDD100K交通数据集中的70000张标注图像，专注于包括车辆、行人等在内的10种目标的精准检测研究。 BDD100K（伯克利深度驾驶10万）是一个由加州大学伯克利分校的伯克利深度驾驶项目团队开发的大规模自动驾驶数据集。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。

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  • 目标检测+BDD100K交通数据+70000张训练图片及标签+10类检测（请留言获取大图链接）
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    本项目利用BDD100K交通数据集中的70000张标注图像，专注于包括车辆、行人等在内的10种目标的精准检测研究。 BDD100K（伯克利深度驾驶10万）是一个由加州大学伯克利分校的伯克利深度驾驶项目团队开发的大规模自动驾驶数据集。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。
     
  • 目标检测与交通标志检测：包含614张图像及标签的多类别数据集
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    本数据集专注于目标检测与交通标志识别，含614幅标记图片和多元类目标签，旨在促进相关算法的研究与发展。 1. 提供了一个交通标志数据集，适合初学者使用。 2. 该数据集中包含了多种类型的交通标志，并以PASCAL VOC格式进行标注，适用于简单的目标检测任务。 3. 这个数据库专为交通标志的目标检测设计。 4. 对于一般的目标检测而言，建议至少拥有数千乃至上万个样本的数据集，因为相较于较小规模的数据集，这样的数据量通常能获得更好的效果。 5. 目前上传了包含614张图片及其对应标签的完整数据集。 6. 数据集可以根据需要进行扩充。如果您希望定制或获取经过增强处理后的更大规模数据集，请直接联系我。 7. 可以通过多种方法来扩展和加强数据，例如使用模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换技术，或者采用基于深度学习的SRGAN技术进行图像增强。此外还提供了一套经过扩充处理后的2163张图片的数据集。
     
  • 【目标检测】飞行物检测数据集含7346张图片及3类标签（YOLO+VOC格式）.docx
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    本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集，内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储，便于目标检测模型训练与评估。 在当前的计算机视觉研究与应用领域内，目标检测技术已经发展成为一项关键任务，并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置，并给出它们的具体类别。 近年来，由于深度学习的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，其准确性和速度都有了大幅度提高。然而，在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。 本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集，该数据集中包含7346张图片，并涵盖了三种类型的飞行物体：“bird”（鸟）、“drone”（无人机）和“plane”（飞机）。此数据集采用了两种主要的格式：VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式，它包括了图像、注释文件以及类别信息文件；而YOLO则适合于实时对象检测系统，并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。 数据集的具体结构包含三个主要的子目录：JPEGImages（所有.jpg格式图片）、Annotations（与每张图片对应的.xml格式标注）和labels（.txt格式的目标定位信息）。此外，还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中，“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框，总共32294个目标。 所有图像的分辨率均达到了清晰标准，并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式，这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中，有助于算法更有效地学习物体边界特征。 这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集，研究人员可以训练并评估面向实际应用（如飞行器避障、安全监控等）的模型性能。
     
  • 电气类电网厂站接线图目标检测数据集（约600张图片+voc标签）
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    本数据集包含约600张电气类电网厂站接线图图像及其VOC格式标注文件，适用于电力系统设备的目标检测研究。 内含电网厂站接线图目标检测数据集，共600多张图片，并附带VOC格式xml标签。该数据集中主要是在接线图上识别变压器、开关等电气符号，适用于电力系统调度方向的研究。此数据集可用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。TXT文件内提供了下载链接及提取码，可以放心下载使用。
     
  • 交通信号灯目标检测训练数据集
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    本数据集包含大量标注的道路交叉口图像，旨在支持交通信号灯的目标检测研究与算法开发。 本数据集包含298张带有标签的车载影像图像，这些图像是从实时环境感知中获取的，并已转换为标准的COCO格式。该数据集适用于交通灯目标检测项目的模型效果评估。
     
  • Yolov8舌部目标检测训练：使用3000张图像数据
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    本项目采用YOLOv8算法进行舌部目标检测模型的训练，利用包含3000张图像的数据集以提高模型精度与效率。 适用于Yolov8的舌头目标检测模型训练的方法包括准备数据集、调整网络参数以适应特定任务需求以及进行模型训练与验证。在准备阶段，需要确保图像质量高且标签准确；在网络调整方面，则需考虑减少误检和提高识别精度；最后，在训练过程中应密切关注损失函数变化趋势，并适时调整学习率等超参数以优化性能。
     
  • 【目标检测数据集】295张蚊子检测图像 VOC+YOLO格式 可直接训练.zip
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    本资源包含295张用于蚊子目标检测的高质量图像，支持VOC与YOLO两种格式，可无缝对接多种深度学习框架，助力快速搭建高效蚊子识别模型。 个人手工标注的数据集已检查完毕，准确度高。数据包含Pascal VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件（不含路径信息），仅包括jpg图片及其对应的VOC xml和yolo txt文件。 - 图片数量（jpg个数）：295张 - 标注数量（xml个数）：295份 - 标注数量(txt个数)：295份 - 标注类别数：1类 - 标注类别名称：mosquito - 每个类别标注的框数：mosquito 类别共有409个标注框 - 总框数：409 使用工具：labelImg
     
  • 目标检测与RSOD遥感检测结合：包含936张图像及标签的四类数据集
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    本研究构建了一个包含936张图像和详细标注的四类数据集，旨在探索目标检测技术在RSOD（远程 sensing object detection）中的应用潜力。 遥感数据集为初学者提供了方便的学习资源。RSOD是一个开放的目标检测数据集，专门用于在遥感图像中进行目标检测任务。该数据集中包含飞机、油箱、运动场及立交桥等对象，并以PASCAL VOC格式进行了标注。 数据库的一个显著特点是各类别之间的样本数量较为均衡。一般而言，为了获得较好的效果，目标检测的数据集通常需要至少达到数千甚至上万的数量级。目前上传的是936张数据集图片及其对应的标签文件。 对于希望进一步扩展和增强现有数据集的用户来说，可以通过多种方法实现这一目的，如使用模糊处理、亮度调整、裁剪、旋转、平移或镜像等图像变换技术；或者采用基于深度学习的方法（例如SRGAN）进行增强。如有定制需求或其他相关咨询问题，请直接通过平台私信联系。
     
  • YOLO交通标志检测CCTSDB数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练教程
    优质
    简介：此资源提供了一个包含1000张图像的YOLO交通标志检测专用CCTSDB数据集，内含VOC、COCO和YOLO格式标签及划分脚本，并附有详细的训练教程。 该数据集包含YOLO交通标志检测CCTSDB的真实场景高质量图片，涵盖多种应用场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。 此外还附赠相关教程与脚本帮助用户搭建YOLO环境并进行训练案例的学习。同时提供数据集划分工具，支持根据需求灵活地将数据划分为训练集、验证集和测试集等不同部分。 更多关于该数据集的详细信息可参考相应的展示内容。