Advertisement

无人机与飞鸟检测数据集（VOC+YOLO格式，含6647张图片，2个类别）.7z

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

简介：
本数据集包含6647张图像，用于训练和测试无人机与飞鸟识别模型。采用VOC及YOLO格式标注，涵盖两个分类目标，适用于开发高效的鸟类监测系统。 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）：6647 标注数量（xml文件个数）：6647 标注数量（txt文件个数）：6647 标注类别数：2 标注类别名称：[Bird, Drone] 每个类别标注的框数： - Bird 框数 = 3567 - Drone 框数 = 4290 总框数：7857 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 无人机与飞鸟检测数据集（VOC+YOLO格式，含6647张图片，2个类别）.7z
    优质
    本数据集包含6647张图像，用于训练和测试无人机与飞鸟识别模型。采用VOC及YOLO格式标注，涵盖两个分类目标，适用于开发高效的鸟类监测系统。 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）：6647 标注数量（xml文件个数）：6647 标注数量（txt文件个数）：6647 标注类别数：2 标注类别名称：[Bird, Drone] 每个类别标注的框数： - Bird 框数 = 3567 - Drone 框数 = 4290 总框数：7857 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
    优质
    本数据集包含2778张图片，标注了单一物体类别——拐杖的数据，采用VOC及YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练与测试。 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）：2778 标注数量（xml文件个数）：2778 标注数量（txt文件个数）：2778 标注类别数：1 标注类别名称：[whitecane] 每个类别标注的框数： - whitecane 框数 = 4635 总框数：4635 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：视频采集截图图片，场景类似，请参考相关博文。
     
  • 管道焊缝质量检测数据集（VOC+YOLO格式，含1134张图片，2个类别）.7z
    优质
    本数据集包含1134张用于管道焊缝质量检测的图像，涵盖两个关键类别，并采用VOC和YOLO两种格式标注，适用于机器学习与深度学习研究。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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）：1134 标注数量（xml文件个数）：1134 标注数量（txt文件个数）：1134 标注类别数：2 标注类别名称：bad,good 每个类别标注的框数： - bad 框数 = 565 - good 框数 = 431 总框数：996 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无特别说明
     
  • 高铁受电弓检测数据集（VOC+YOLO格式），包含1245张图片，2个类别.7z
    优质
    本数据集提供针对高铁受电弓的图像识别资源，包括1245张图片及对应标注，支持VOC和YOLO两种格式，涵盖2种类别。 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）：1245 标注数量（xml文件个数）：1245 标注数量（txt文件个数）：1245 标注类别数：2 标注类别名称：[roi, sdg] 每个类别标注的框数： - roi 框数 = 1245 - sdg 框数 = 1245 总框数：2490 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.7z
    优质
    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息，同时提供VOC和YOLO两种格式文件，便于模型训练与检测。 数据集采用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文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：899张 - 标注数量（xml文件）：899个 - 标注数量（txt文件）：899个 标注类别包括12种，具体如下： - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数：2291个。 使用标注工具为labelImg，规则是对类别进行矩形框标注。
     
  • 螺丝螺母检测数据集（VOC+YOLO格式，含2100张图片，13个类别）.7z
    优质
    本数据集包含2100张图像及对应的标注信息，适用于螺丝和螺母的检测任务。涵盖13种类别，提供VOC与YOLO两种格式，便于研究者进行模型训练与测试。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的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）：2100 标注数量（xml文件个数）：2100 标注数量（txt文件个数）：2100 标注类别总数为13，具体包括以下类型： 六角螺栓、双六角柱、T型螺丝、法兰螺母、六角支柱、键条、六角螺母、水平气泡、六角钢柱、塑料垫片支柱、弹簧垫圈、矩形螺母和圆头螺丝。
     
  • 齿轮瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2978张图片，3个类别.7z
    优质
    本数据集提供了一个包含2978张图片的齿轮瑕疵检测资源库，采用VOC与YOLO双格式标注，涵盖三种不同类型的缺陷。 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)：2978 标注数量(xml文件个数)：2978 标注数量(txt文件个数)：2978 标注类别数：3 标注类别名称:[break, lack, scratch] 每个类别标注的框数： - break 框数 = 1000 - lack 框数 = 980 - scratch 框数 = 4317 总框数：6297 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 轮胎瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2154张图片，4个类别.7z
    优质
    本数据集包含2154张图像，用于轮胎瑕疵检测，支持VOC和YOLO格式，涵盖四种不同类型缺陷，适用于训练高效的瑕疵识别模型。 数据集采用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。 总共有2154张图片，每一张都有相应的标注文件。 - 使用了四种不同的类别进行标注：debris、ground、side 和 side_cut。 - 各类别的具体框数如下： - debris: 1599个 - ground: 564个 - side: 188个 - side_cut: 493个 总计标注了2844个边界框。 使用的标注工具为labelImg。
     
  • 石油泄漏检测数据集（VOC+YOLO格式，含6633张图片，1个类别）.7z
    优质
    本数据集包含6633张图像，采用VOC和YOLO格式标注，专注于单一类别的石油泄漏检测，旨在提升环境监测技术的精确性和效率。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6633 标注数量(xml文件个数)：6633 标注数量(txt文件个数)：6633 标注类别数：1 标注类别名称:[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 8754 总框数：8754 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集包含增强图片，请仔细查看图片斟酌下载。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。