DMS危险驾驶行为数据集（六类-4202张图片）含VOC+xml、YOLO+txt及JSON格式标签.zip-ITADN社区

DMS危险驾驶行为数据集（六类-4202张图片）含VOC+xml、YOLO+txt及JSON格式标签.zip

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本数据集包含4202张图像，涵盖六种危险驾驶行为，并提供VOC+xml、YOLO+txt及JSON三种格式的标注文件，适用于自动驾驶和驾驶员行为分析研究。 DMS危险驾驶行为数据集_6类（适用于课程作业、设计、比赛及实际项目）【实际项目应用】：dms驾驶员行为识别预警、疲劳驾驶检测告警等【数据集说明】：该DMS危险驾驶行为数据集中共有4202张图片，主要通过车内摄像头采集，背景真实且丰富多样。每种类型的数据分布均匀，标注精准，算法拟合效果良好，质量可靠。此数据集是博主在实际项目中使用的，并经过多次筛选处理。标签格式包括voc（xml）、yolo（txt）和json三种。行为类别有六种： - 睁眼 - 闭眼 - 打哈欠 - 闭嘴 - 打电话 - 抽烟多种目标检测算法可以直接使用这些数据集。所有上传的数据均为博主实际项目或实验中使用的高质量样本，确保无劣质数据，请放心下载和使用。如有问题可留言与博主联系。

【目标检测数据集】驾驶中危险行为识别数据集19930张含4类标签VOC+YOLO格式.zip

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本数据集包含19930张图像，用于检测驾驶过程中的四种危险行为。以VOC和YOLO两种格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种标准格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml标注文件及yolo格式txt文件。总共有19,930张图像，每一张都有对应的XML和TXT标签文件。该数据集中有4个不同的标注类别：drinking (喝水)、eating (进食)、mobile use (使用手机) 和 smoking (吸烟)，其中各类别的具体框数如下： - drinking: 8,319 - eating: 2,885 - mobile use: 6,542 - smoking: 2,266 总计标注数量为20,012个。使用labelImg工具进行数据集的标记工作，遵循矩形框绘制规则来对每个类别进行标注。此外需要注意的是，在当前阶段没有提供关于该数据集的具体说明或特别要求。最后需要强调的一点是：本数据集中提供的标签信息准确且合理，并不对基于此训练出模型的效果做出任何保证。

鸟类飞行检测数据集3362张-包含VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式标注.zip

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本数据集提供3362张鸟类飞行图片及其详细标注，涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式，适用于目标检测与图像识别研究。空中飞鸟检测数据集适用于课程作业、设计项目或比赛使用。实际应用包括机场的飞鸟检测预警系统、驱赶系统以及鸟类识别与计数系统。该数据集中包含3362张图片，是博主在进行“机场飞鸟检测预警系统”项目的开发过程中所使用的资料。这些图像经过了精确标注，并且背景多样，涵盖了多种不同种类和大小的鸟类。此外，目标分布均匀，使得算法能够较好地拟合训练模型所需的数据特征。标签格式包括VOC（xml）、txt等多种形式，便于用户根据具体需求选择合适的文件类型进行处理与分析。

YOLO火焰与烟雾数据集，含18800张图片及YOLO和VOC格式标注（TXT/XML）

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本数据集包含18800张图像及其对应的火焰与烟雾标注，提供YOLO和VOC两种格式的注释文件。适合用于目标检测模型训练与评估。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域、特别是目标检测的深度学习框架。这个数据集专门用于火焰和烟雾的检测，并包含18,800张图像，每一张都经过了精确标注以训练YOLO模型进行有效识别。该数据集提供了两种标注格式：YOLO 和 PASCAL VOC 格式，同时支持 TXT 和 XML 两种文件类型。让我们深入了解 YOLO 框架。由 Joseph Redmon 等人在2016年提出的YOLO是一种实时目标检测系统。其核心思想是将图像划分为多个网格，并让每个网格预测几个边界框及其类别概率。这种设计在速度和准确性之间取得了良好的平衡，特别适合于自动驾驶、安全监控等应用。 YOLO的目标检测算法通过一个单一的神经网络同时输出边界框坐标及类别的概率值。每个边界框包含四个参数（x, y, w, h），分别代表中心点位置以及宽度与高度，并且给出该对象属于各个类别之一的概率分布情况。在训练阶段，模型会学习调整这些参数以更精确地定位和识别目标。 PASCAL VOC 格式是另一种广泛使用的目标检测标注标准。不同于YOLO，它采用多边形或矩形框来定义物体边界，并且每个目标都有单独的XML文件描述其类别、坐标信息及置信度等属性。在该数据集中，XML 文件可能包含了与 TXT 文件相同的信息内容但以结构化形式呈现出来便于解析和处理。对于这个特定的数据集而言，由于已经按照YOLO 和 PASCAL VOC 两种格式进行了预处理工作，用户可以直接使用它们来训练模型而无需进行额外的标注步骤。这极大地节省了时间和资源投入。在开始训练之前，可能需要对数据执行一些预处理操作如图像归一化、增强（例如翻转、裁剪、颜色扰动等）以提高泛化的性能表现；同时选择合适的批次大小和学习率也是优化训练过程的重要环节。完成模型的训练后可以通过测试集来评估其效果，常用的评价指标包括平均精度(mAP)、召回率以及F1分数。如果发现模型的表现不够理想，则可以尝试调整网络架构设计或使用更复杂的增强技术等手段以提高性能水平。这个YOLO火焰和烟雾数据集为开发及优化目标检测系统提供了一个宝贵的资源库，尤其适用于火灾预警与安全监控等领域；通过利用此数据集合适当的深度学习框架和技术方法可以在实际应用场景中实现高效的目标识别功能。

行人徘徊检测（行走-观望）数据集2926张-包含VOC+xml、YOLO+txt及JSON标签.zip

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本数据集包含了2926张图像及其标注文件，适用于行人徘徊与行走行为识别研究。提供VOC+xml、YOLO+txt和JSON三种格式的标签信息，便于不同需求的研究者使用。人员徘徊_行走_观望检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛。实际应用包括人员徘徊检测系统和人员观望行为检测系统。【数据集说明】：该数据集中共有2926张图片，是为某比赛项目准备的。包含两类标签：“正常行走”与“观望”。所有图像均为手机拍摄，并经过手工精确定位标注。目标大小分布均匀且背景多样化，适合各种角度和场景的应用需求，算法拟合效果良好。本数据集支持多种格式的数据标签：包括voc（xml）、yolo（txt）以及json格式文件，方便不同类型的计算机视觉任务使用。此数据集仅包含博主在实际项目中或实验演示时使用的高质量图像。请放心下载并使用这些资源，并且欢迎提出任何相关问题和建议。

【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。

交通信号灯检测数据集-7953张图片-包含VOC(xml)与YOLO(txt)标注格式.zip

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该数据集提供7953张图像用于训练和测试交通信号灯识别模型，并附带VOC和YOLO两种格式的标注文件，便于不同需求的开发者使用。交通灯识别检测数据集（包含VOC和YOLO格式标签）适用于课程作业、设计项目或比赛的实际应用需求，如自动驾驶等领域。该数据集共有7953张图片，背景丰富且多样化，目标分布均匀，标注精准可靠，适合多种目标检测算法的直接使用。类别名称为“Traffic_Light”。

虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip

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本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。

蟹数据集VOC及YOLO格式423张单类别图片.zip

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本数据包包含423张针对单一类别的高质量图像及其标注文件，以PASCAL VOC和YOLO两种格式提供，适用于目标检测模型训练与测试。数据集格式：Pascal VOC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）：423 标注数量（xml文件个数）：423 标注数量（txt文件个数）：423 标注类别数：1 标注类别名称：[Crab] 每个类别标注的框数： Crab 框数 = 458 总框数=458 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：本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。

Yolov5-Yolov7人头检测数据集（4003张图片，包含VOC、YOLO和JSON三种格式标签）.zip

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本资源提供Yolov5至Yolov7的人头检测训练数据集，含4003张图像及其对应VOC、YOLO及JSON格式标注文件。人头检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛等多种场景。【实际应用】：该数据集可用于教室到课率统计以及人数计数等功能。【数据集详情】：此集合包含4003张图片，共计9万多个目标，背景较为丰富。其中部分图像为教室监控抓拍的照片，非常适合用于教室人数的统计工作。整体上，目标大小分布均匀，并提供了voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式的数据标注文件，类别名称统一为[head]，适合多种算法直接使用。所有数据均进行了精准标注。该数据集能够满足不同应用场景的需求，在人头检测领域具有较高的实用价值。

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DMS危险驾驶行为数据集（六类-4202张图片）含VOC+xml、YOLO+txt及JSON格式标签.zip

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