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YOLO人群密度头部目标检测数据集(包含1000张图片)+VOC/COCO/YOLO三格式标签+划分脚本及训练指南.rar

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简介:
该资源提供了一个用于人群密度和头部目标检测的数据集,内含1000张图像,并附有VOC、COCO及YOLO三种格式的标注文件以及数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含1000张图片用于YOLO的人头目标检测任务,并使用lableimg软件进行标注,仅有一个类别:人头。资源内包括yolo格式标签(txt文件)、voc格式标签(xml文件)及coco格式标签(json文件),每一张图片都有对应的三种格式的标签,分别存放在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠了YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本,用户可以根据自己的需求自行按比例将数据划分为训练集、验证集及测试集。 需要注意的是:该数据集不一定能满足所有人的要求。所提供的标注仅保证合理性,并不对通过这些数据训练出来的模型或权重文件的精度作出任何承诺(如果对精度有较高要求,建议使用lableimg软件进行微调)。因此,请谨慎购买,若无资源缺失问题,则概不负责。

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客服
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  • YOLO1000)+VOC/COCO/YOLO+.rar
    优质
    该资源提供了一个用于人群密度和头部目标检测的数据集,内含1000张图像,并附有VOC、COCO及YOLO三种格式的标注文件以及数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含1000张图片用于YOLO的人头目标检测任务,并使用lableimg软件进行标注,仅有一个类别:人头。资源内包括yolo格式标签(txt文件)、voc格式标签(xml文件)及coco格式标签(json文件),每一张图片都有对应的三种格式的标签,分别存放在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠了YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本,用户可以根据自己的需求自行按比例将数据划分为训练集、验证集及测试集。 需要注意的是:该数据集不一定能满足所有人的要求。所提供的标注仅保证合理性,并不对通过这些数据训练出来的模型或权重文件的精度作出任何承诺(如果对精度有较高要求,建议使用lableimg软件进行微调)。因此,请谨慎购买,若无资源缺失问题,则概不负责。
  • YOLO5000)+(VO/COCO/YOLO)+.rar
    优质
    本资源提供YOLO密集人群头部目标检测数据集,含5000张图片及VO、COCO和YOLO三种格式的标签文件,并附带划分脚本与训练指南。 1. YOLO人头目标检测数据集包含5000张图片,并使用lableimg软件进行标注。该数据集中仅有一个类别:人头。资源内提供了三种格式的标签文件,包括yolo格式(txt)、voc格式(xml)和coco格式(json),每一张图片都有对应的标签文件,分别存放在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2. 附赠YOLO环境搭建、训练案例教程以及数据集划分脚本。用户可以根据自身需求自行按比例划分训练集、验证集及测试集。 3. 数据集中包含详细的说明和展示,并提供额外的数据集下载链接(原文中有提及,但没有具体网址)。 4. 如需其他种类的数据集或更大数量的图像,请通过私信联系博主获取相关信息。 5. 免责声明:本数据集可能并不完全符合所有人的需求。提供的标注是合理的,但我们不对训练出模型或者权重文件的效果做出任何保证(如对精度有较高要求,建议使用lableimg软件进行微调)。请谨慎购买此资源,在没有其他问题的情况下,我们不承担退换责任。
  • YOLO1000像)VOCCOCOYOLO++.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图片的YOLO背包目标检测数据集,附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及数据划分脚本,并配有详细的训练指导。 该数据集包含YOLO背包目标检测的高质量真实场景图片,覆盖多种不同的应用场景,并附带训练教程及数据划分脚本,便于用户根据需求自行将数据划分为训练、验证与测试集合。 所有图像使用lableimg软件进行标注,确保了高精度和一致性。标签以VOC(XML)、COCO(JSON)以及YOLO(TXT)三种格式提供,并分别存储在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列目标检测任务的开发与研究工作。
  • YOLO1000像)VOCCOCOYOLO.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO行人目标检测数据集,附有VOC、COCO及YOLO格式标注文件、数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含高质量的真实场景行人目标检测图片,涵盖多种不同场景。使用lableimg软件进行标注,确保了高精度的标注框,并提供voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式标签文件,分别存储在不同的文件夹中,便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有详细的YOLO环境搭建指南、训练案例教程和数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集以及测试集。 该行人目标检测数据集详情及相关信息可以参考相应博客文章进行了解。
  • YOLO苹果1000VOCCOCOYOLO.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO苹果目标检测数据集,附有转换为VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件,并提供数据划分及训练指导的资源包。 该数据集包含高质量的苹果目标检测图片,适用于真实场景的各种情况,并使用lableimg软件进行精确标注。标签以VOC(xml)、Coco(json)以及YOLO(txt)三种格式存储在不同的文件夹中,可以直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠了关于如何搭建YOLO环境、训练案例教程及数据集划分脚本等资料,用户可以根据需要自行划分训练集、验证集和测试集。
  • YOLO树叶1000像)+VOCCOCOYOLO++.rar
    优质
    该资源包提供了一个用于树叶分类的目标检测数据集,含1000张图像,并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及详细的划分脚本和训练指南。 该数据集为YOLO树叶分类目标检测设计,包含高质量的真实场景图片,并且场景多样。利用lableimg标注软件进行人工标注,确保了高精度的标注框质量。标签以VOC (xml)、Coco(json) 和 YOLO(txt)三种格式提供,并分别存放于不同的文件夹中,便于用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附带提供了YOLO环境搭建教程和训练案例指南以及数据集划分脚本,用户可以根据具体需求自行调整训练集、验证集与测试集的分配比例。
  • YOLO红外多1000VOCCOCOYOLO.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图像的YOLO红外多目标检测数据集,以及相应的VOC、COCO和YOLO格式标注文件。此外还包含数据集划分脚本及详尽的训练指导说明。 YOLO红外多目标检测数据集包含真实场景的高质量图片,并且覆盖多种不同的使用场景。这些图像通过lableimg标注软件进行标记,确保了较高的标注质量。标签以VOC(xml)、Coco(json)以及Yolo(txt)三种格式存在不同文件夹中,便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供了一套完整的教程和脚本帮助用户搭建YOLO环境并完成训练案例的实践操作,并包含数据集划分脚本以支持根据需求自行定义训练、验证与测试的数据集。
  • YOLO二维码1000像)VOCCOCOYOLO++.rar
    优质
    此资源包提供了一个包括1000张图像的YOLO二维码目标检测数据集,附有转换为VOC、COCO及原生YOLO格式的标注文件,并包含数据集划分与模型训练指导。 该数据集包含用于YOLO二维码检测的真实场景高质量图片,共3100张jpg格式的图片,并分为训练集和验证集。所有标注工作使用lableimg软件完成,确保了高精度的边界框质量及符合YOLO系列目标检测要求的txt标签格式。详情可参考相关博客文章以获取更多信息。
  • YOLO跌倒1000像)VOC/COCO/YOLO.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO跌倒检测数据集,附带了详细的VOC、COCO和YOLO格式标注文件以及用于数据集划分的脚本和训练指南。 该数据集包含1类跌倒/摔倒目标检测的20,000张图片,并使用LabelImg软件进行标注。类别包括:跌倒 / 摔倒(一个类别)。资源内提供YOLO格式标签(txt文件)、VOC格式标签(xml文件)和COCO格式标签(json文件),每一张图片都有对应的标签,分别存放在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档(YOLO环境搭建+训练案例)及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求自行按比例划分训练、验证和测试数据集。 免责声明:该数据集可能无法满足所有人的需求,仅提供合理的标注信息,并不对由此生成的模型或权重文件精度做任何保证(如果对精度有较高要求可以使用LabelImg软件进行微调标框),请注意避免误购。如不存在资源缺失问题,则不再负责处理相关事宜。
  • YOLO车牌1000VOCCOCOYOLO++教程.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO车牌目标检测数据集,附带VOC、COCO和YOLO格式标签转换脚本及详细训练指南。 该数据集包含高质量的真实场景图片,并涵盖多种不同场景。附带的训练教程和数据划分脚本可以帮助用户根据需求自行拆分训练、验证及测试集合。 所有图像均使用lableimg标注软件进行标记,确保了标注框的质量。标签以voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式存储在不同的文件夹中,方便直接应用于YOLO系列的目标检测任务。