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YOLO车辆分类三类别数据集 car-detect-dataset-1793.zip

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简介：
此数据集为车辆分类任务而设，包含1793个样本，分为轿车、卡车和SUV三大类，适用于训练YOLO模型进行精确的车辆检测与识别。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，用于进行车辆检测任务。标签格式包括VOC和YOLO两种类型，类别的名称分别为car、bus以及truck。每一张图中可能含有多个此类别，并且目标物在图像中的表现清晰明确。

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  • YOLO车辆分类三类别数据集 car-detect-dataset-1793.zip
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    此数据集为车辆分类任务而设，包含1793个样本，分为轿车、卡车和SUV三大类，适用于训练YOLO模型进行精确的车辆检测与识别。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，用于进行车辆检测任务。标签格式包括VOC和YOLO两种类型，类别的名称分别为car、bus以及truck。每一张图中可能含有多个此类别，并且目标物在图像中的表现清晰明确。
     
  • YOLO车辆检测三类别数据集 包含1793张图片（car-detect-dataset三种类型）
    优质
    本数据集为YOLO车辆检测项目定制，包含1793张图像，涵盖汽车、行人和自行车三大类别的标注信息，适用于训练精确的多目标检测模型。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，适用于车辆检测任务。该数据集中的标签类型包括VOC格式和YOLO格式两种，类别名称分别为car、bus和truck。每张图中可能含有多个目标对象，并且这些目标在图像中清晰可见。
     
  • YOLO智能车辆目标识别数据集 car-zhineng-detect-dataset.zip
    优质
    car-zhineng-detect-dataset 是一个包含多种真实驾驶场景下的图像和视频的数据集，专为YOLO算法开发，用于提升智能车辆的目标识别能力。 YOLO智能车目标识别数据集用于检测斑马线、减速带、锥桶等目标，包含txt和xml格式的标签文件。
     
  • YOLO车辆检测验证数据集 car-dataset-val.rar
    优质
    该数据集为YOLO算法设计，包含大量用于验证阶段的车辆图像，旨在优化模型在复杂场景下的目标检测性能。 该数据集用于YOLO车辆检测任务，包含训练集13,339张图片和验证集7,183张图片。分类包括car（汽车）、van（厢式货车）、others（其他）以及bus（公共汽车），共计四个类别。标签格式支持txt文本段落件及xml标注文件两种形式。
     
  • 车辆分类识别数据集.zip
    优质
    本数据集包含各类车型图片及标注信息，旨在用于训练和测试车辆分类算法模型。适用于自动驾驶、交通监控等领域研究。 MIT-CBCL Car Database是由麻省理工学院提供的一个车辆分类数据集，适用于训练分类器。该数据集中包含516个文件的图像，尺寸为128 × 128像素，并以PPM格式存储，总大小未压缩时约为17.8 MB，已压缩后则为24.8 MB。
     
  • YOLO车辆与行人四类识别数据集
    优质
    简介：该数据集专为车辆及行人类别的检测设计，涵盖多种交通场景下的图像标注信息，旨在提升基于YOLO算法的目标识别精度。 YOLO车辆行人四类别识别数据集包含四个目标类别：person、car、bus 和 truck。该数据集中有4000多张用于检测行人的图片以及车辆的图片，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个不同的文件夹中。 数据集及检测结果参考相关博客文章的内容描述了YOLO模型在这套数据集上的应用情况。
     
  • YOLO车辆与行人检测 dataset-person-car-part2-5670.zip
    优质
    本数据集为YOLO车辆与行人检测系列的第二部分，包含5670个样本，专注于优化和训练算法在复杂场景中准确识别行人及车辆的能力。 本项目涉及街道和公路场景下的YOLO车辆行人检测技术。数据集较大，被拆分为两部分，这是第二部分，包含5000多张标注好的图片。目标类别包括person（行人）和car（汽车）。标签格式提供VOC和YOLO两种格式，即xml和txt文件形式。这些资源可以直接用于智能驾驶场景中的车辆行人检测任务。
     
  • 车辆分类数据集
    优质
    本数据集包含各类车型的详细信息及图像，旨在支持车辆识别与分类研究。涵盖轿车、SUV等主要类型，适用于机器学习和AI视觉项目。 对奔驰G系列和C系列进行分类。
     
  • 车辆识别与分类的数据集
    优质
    本数据集包含了大量标注清晰的道路车辆图像，旨在促进研究者在车辆识别和分类领域的算法开发与性能评估。 该数据集包含自行车、摩托车、汽车和货车的图像数据，可用于训练CNN模型以实现车辆识别与分类任务。其中，自行车、摩托车及汽车的数据来源于2005年PASCAL视觉对象挑战赛（VOC2005）中的筛选处理结果；而货车图片则通过网络收集并进行后期筛选得到。在本数据集中，训练集和测试集的比例约为5:1。 文件列表包括： - 训练集：train.tfrecords - 测试集：test.tfrecords 标签值解释如下： 0 - 自行车 1 - 汽车 2 - 摩托车 3 - 货车
     
  • 车辆类别识别VOC数据集
    优质
    车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。 我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。