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已完成标注的车辆数据集.rar

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简介：
该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。

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  • 已完成标注的车辆数据集.rar
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    该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。
     
  • 已标注的夜间车辆检测数据集
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    本数据集包含大量经过严格标注的夜间车辆图像，旨在为自动驾驶及智能交通系统中的夜间场景识别与目标检测研究提供支持。 夜间车辆监测数据集已包含标注好的xml标签文件，分为训练集和测试集，总共有大约10000张图片。
     
  • CCPD2020数据集（已划分并完成标注）
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    CCPD2020数据集是一套经过细致划分和标注的车辆牌照识别数据集合，专为提升车牌检测与识别技术精度而设计。 CCPD2020数据集包含以下内容： 1. det_datasets：包括“train”、“val”、“test”的数据及其对应的det_label。 2. rec_datasets：对车牌图片进行了切分，并将标注信息写在了rec_label中。 此外，还提供了划分数据集所需的代码。使用方法是调整好路径环境后运行.py文件即可得到完整的划分和标注信息。拿到该数据集后，只需修改txt文件中的路径信息就可以直接使用其中的标注和图片。如果需要扩展数据集，则按照文档提供的格式进行补充添加即可。 数据集结构如下： ``` datasets: |----label |--------test |------------crop_imgs |--------train |------------crop_imgs |--------val |------------crop_imgs |--test |--train |--val |--unzip_ccpd2020.py ```
     
  • 已标注数千张的COCO格式行人车辆数据集
    优质
    本数据集包含数千张标注图像，遵循COCO格式标准，专注于行人与车辆识别，适用于目标检测研究和模型训练。 我们已经为一个COCO格式的行人车辆数据集标注了几千张图片，该数据集能够识别行人和车辆。
     
  • 包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件
    优质
    这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。
     
  • YOLO目标检测与车辆检测数据集已完成标注可直接应用（含1254张图片及对应标注文件）.rar
    优质
    本资源包含1254张图像及其对应的YOLO格式标注文件，适用于目标检测和车辆检测任务。可以直接应用于模型训练或测试，加速研究与开发进程。 1. 资源描述：提供YOLO目标检测与车辆检测数据集（包含1254张图像及其对应的已标注文件）。 2. 资料内容：该数据集中包含了各种类型的车辆，具体分为五个类别——救护车、公交车、轿车、摩托车和卡车。这些资料可以直接用于涉及车辆的神经网络训练项目中。 3. 适用对象：此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中的使用。 4. 更多数据集合与仿真源码可自行寻找所需内容下载。 5. 资源提供者简介：一位来自知名企业的资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C++和Java编程经验，并专注于YOLO算法仿真的研究。此外，在计算机视觉领域（如目标检测模型）、智能优化算法、神经网络预测技术以及信号处理等方面也有深厚造诣。同时在元胞自动机的应用开发、图像处理技巧及智能控制策略等领域颇有建树，对于路径规划和无人机等领域的算法仿真也有所涉猎。欢迎对相关话题感兴趣的同行进行学术交流与共同探讨。
     
  • 已完成标注的光伏板缺陷检测数据集
    优质
    这是一个包含已标记光伏板缺陷的数据集合，旨在促进机器学习模型的研发与优化，提高光伏板检测效率和准确性。 - Crack - Grid - Spot
     
  • 包含8000张图片的口罩数据集已完成标注
    优质
    本项目成功构建了一个独特的口罩图像数据库，内含8000张已标注图片，为面部识别与疫情防控研究提供了宝贵的资源。 已标注好的口罩数据集包括face和mask两部分。
     
  • 已完成标注的苹果品质数据集（适用于CV）
    优质
    本数据集包含大量已标注的苹果图片，旨在促进计算机视觉领域对水果分类、质量评估等任务的研究与应用开发。 完成了一个用于计算机视觉任务的苹果好坏数据集标注工作。
     
  • 已标注的电动车与自行车数据集.zip
    优质
    本数据集包含了大量标注完毕的电动车和自行车图像，适用于计算机视觉领域的分类、检测等任务研究。 深度学习中的目标检测YOLO网络可以用于车辆识别检测，包括已经标注好的电动车和自行车的数据集，可以直接使用这些数据进行训练。