Advertisement

适用于Yolov5的VOC数据集，包含超过5万张图像及其标注

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

简介：
本数据集专为YOLOv5设计，包含超5万张图像及详细标注，涵盖丰富场景与目标类别，适合训练和测试高性能目标检测模型。 数据集整合了多种识别能力，包括安全帽、反光衣、抽烟、打电话、喝水和口罩等的识别功能。然而，部分关键词的识别精度有限，建议在此基础上进一步优化调整。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 适用于Yolov5的VOC数据集，包含超过5万张图像及其标注
    优质
    本数据集专为YOLOv5设计，包含超5万张图像及详细标注，涵盖丰富场景与目标类别，适合训练和测试高性能目标检测模型。 数据集整合了多种识别能力，包括安全帽、反光衣、抽烟、打电话、喝水和口罩等的识别功能。然而，部分关键词的识别精度有限，建议在此基础上进一步优化调整。
     
  • Yolov5火灾检测数据集，包含超过2000张图片，标注文件为fire.zip
    优质
    本数据集基于YOLOv5框架，专为火灾检测设计，内含逾两千幅图像及对应的fire.zip标注文件，助力提升模型在火灾识别领域的精度与效率。 yolov5火灾检测数据集包含2000多张图片，所有图像都已标注为“fire”。
     
  • Yolov5-适用于中国的交通标志数据集（包含图像及标签）
    优质
    本资料集合成了专为中国交通环境设计的标记图片和详细标签，兼容YOLOv5模型，助力于提高中国道路交通标志识别系统的准确性和效率。 交通标志是引导汽车行驶的重要信息之一，在自主驾驶与智能交通系统的发展过程中扮演着关键角色。为了推动这一领域的研究进展，构建一个包含大量样例及多种类别属性的交通标志数据集至关重要。该数据集中包括训练样本和验证样本两部分，涵盖58种不同的交通标志类型。具体而言，训练集合包含了超过4000张图片及其对应的标签信息；而验证集合则由1994张图像组成，并附带相应的标注说明。 这样的数据资源可以直接应用于YOLOv5模型的训练过程中，以提升其在识别各类复杂道路交通标识方面的性能表现。该数据集源自TSRD项目，其中各项内容已被作者预先分类整理完毕并提供给研究者使用。
     
  • 口罩检测的数据集：包含2700张图像及VOC格式标注信息
    优质
    本数据集包含了2700张关于口罩的相关图像，并附有VOC格式的详细标注信息，旨在支持各类口罩识别与检测的研究工作。 目标检测之口罩数据集包含2700张图片及相应的VOC格式标注信息。JPEGImages文件夹用于保存这2700张图片；Annotations文件夹中则包含了与每一张图片对应的XML文件，提供目标检测的标注信息。
     
  • 行人VOC格式标注数据集（含超千张图片）.zip
    优质
    本资源为行人VOC格式标注数据集，包含超过一千张图像及对应的XML文件，适用于目标检测算法训练与测试。 我们有一个使用VOC格式标记行人的数据集，包含超过1000张图片，适用于行人检测的训练任务，并且只有一类标签：person。
     
  • 红外过热图像数据集用于开关设备检测，包含约5500张VOC格式标注的图片
    优质
    本数据集提供约5500张红外图像，采用VOC格式标注，专为检测电力系统中的开关设备过热问题设计。 开关设备红外过热图像数据集包含约5500张图片，采用VOC（xml）格式进行标注。该数据集中共有8个类别：核心、连接部分、主体、负荷开关、避雷器、电流互感器、电压互感器和塑料外壳式断路器。
     
  • 火焰识别数据集含2059张图片（已标注），适用于Yolov5/Yolov7/Yolov8
    优质
    本数据集包含2059张标注图像，专为火焰检测设计，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型，助力提升目标识别精度与效率。 火灾检测数据集包含2059张图片，每张图片只有一个标签名：fire。标签详情如下： labels: xml文件中的名称为：firenc: 1 names: [fire]
     
  • 关于垃圾分类的1.5万张VOC标注数据集.rar
    优质
    本资源包包含超过1.5万个针对垃圾分类场景的高质量图像标记，旨在促进机器学习模型在识别和分类不同垃圾类型方面的研究与开发。 垃圾分类VOC数据集包含烟蒂、纸箱、电池、一次性快餐盒、酒瓶、蛋壳、大骨头等40多类图片，共计1.5万张，每张图片都经过labelImg标注，并附赠yolov5训练教程和已训练的模型。该数据集适合目标检测初学者使用，也适用于垃圾分类训练模型的需求。
     
  • YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息
    优质
    本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。
     
  • YOLOv5口罩数据集（含口罩和无口罩）- YOLO及VOC格式 - 超过1000张图片
    优质
    本数据集提供超过一千张包含口罩与无口罩的人脸图像，支持YOLO与VOC格式标注，适用于训练与评估包括YOLOv5在内的目标检测模型。 YOLOV5口罩佩戴数据集包含带口罩和未带口罩两类图片，格式为yolo和voc，共有1000多张图片。