Advertisement

X光安检图像YOLO数据集，涵盖10大类别

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

简介：
该数据集是专为X光安检图像开发的YOLO格式训练资料，包含十大不同物品类别，适用于快速准确地识别和分类安检通道中的各类物体。 以下是一些物品：打火机、刀子、剪刀、移动电源、ZIPPO油、手铐、弹弓、爆竹和指甲油。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • X光安检图像YOLO数据集，涵盖10大类别
    优质
    该数据集是专为X光安检图像开发的YOLO格式训练资料，包含十大不同物品类别，适用于快速准确地识别和分类安检通道中的各类物体。 以下是一些物品：打火机、刀子、剪刀、移动电源、ZIPPO油、手铐、弹弓、爆竹和指甲油。
     
  • 目标检测数据集（YOLOV5目录格式）：针对安检机X光扫描图像的物品分类数据集（含10类）
    优质
    本数据集专为安检机X光扫描图像设计，包含10种类别的物品分类信息，采用YOLOv5标准目录结构，便于目标检测模型训练与应用。 项目包括一个用于X光扫描下包内物品目标检测的数据集（10类别），该数据按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接使用而无需额外处理。 图像分辨率为300-500像素的RGB图片，这些图像是通过机场或高铁站安检机对行李进行X射线扫描后生成的物体检测样本。 【数据集介绍】 此数据集包含10个类别：剪刀、充电宝、手机等。 【总大小】378 MB 该数据集分为训练集和验证集： - 训练集（datasets-images-train）包括2880张图片及对应的2880个标签txt文件 - 验证集（datasets-images-val）包含720张图片及相应的720个标签txt文件 此外，还提供了一个检测类别的字典文本段落件。 为了方便查看数据，我们提供了可视化py脚本。该脚本可以随机选取一张图片并绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 【目标检测数据集】鱼类数据集2798张图片，涵盖31类分类检测（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集包含2798张鱼类图像，适用于目标检测任务，涵盖了31种不同的鱼类类别，并提供VOC和YOLO两种格式的标注文件。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片数量（jpg文件个数）：2798 标注数量（xml文件个数）：2798 标注数量（txt文件个数）：2798 标注类别数：31 标注类别名称：Bangus、Big Head Carp、Black Spotted Barb、Catfish、Climbing Perch、Fourfinger Threadfish、Freshwater Eel、Glass Perchlet、Goby、Gold Fish、Gourami、Grass Carp、Green Spotted Puffer、Indian Carp、Indo-Pacific Tarpon, Jagua
     
  • 涵盖多种水果的图像识别和检测数据集
    优质
    本数据集包含了丰富的水果图像样本，旨在支持各种水果的有效识别与定位研究。适合开发精确的图像处理算法。 在当今的技术领域，深度学习已成为解决图像识别与分类问题的强大工具。随着该技术的不断进步，越来越多的研究人员和开发者开始探索如何利用这些技术来改进水果识别与检测系统。为此，《包含多种水果的图像识别与检测数据集》应运而生。 此数据集主要涵盖了五种常见的水果：苹果、香蕉、橙子、柠檬和猕猴桃。每一种都有数量不等且经过精心挑选及预处理的图片，确保训练深度学习模型时能够涵盖各种形状、颜色以及成熟度特征。此外，所有图像均已标注好类别信息，并附有对应的文本段落件（txt格式），为模型提供必要的训练与测试数据。 该数据集的设计充分考虑了实际应用中的复杂性因素，如不同的光照条件、拍摄角度及摆放方式等，旨在提高在现实世界中模型的泛化能力。通过对这些图像进行深度学习训练，研究者和开发者可以构建出能够准确识别并分类各种水果的智能系统。 从技术实现的角度来看，数据集中包含的图像可能通过卷积神经网络（CNN）处理。作为一种专门用于处理具有网格拓扑结构的数据如图片的特殊深度学习模型，CNN在目前的图像识别任务中是最常使用的算法之一。通过对该数据集进行训练，可以教会模型如何从底层边缘和纹理特征到高层抽象特征的学习过程，从而有效地实现水果的识别与分类。 标签文件的设计同样至关重要，旨在简化数据处理流程。通常情况下，将每张图片对应的类别信息保存在一个简单的文本段落件中，并包含图像名称及其相应的类别标识符。这样标准化的数据格式使得深度学习框架和算法能够更轻松地读取并解析这些信息。 该数据集不仅提供了大量多样化的水果图像及精确的标签信息，还使研究者与开发者能更加高效地训练和验证他们的模型。这对于希望在图像识别领域取得实际进展的研究团队和个人而言具有很高的实用价值和发展潜力。通过这种高质量的数据支持，未来有望在自动化农业、智能零售以及食品工业等领域出现更准确高效的水果识别技术应用。
     
  • 老虎图像的深度学习分类数据集（涵盖107种类别）
    优质
    这是一个包含107种不同类别老虎及其亚种的大型图像数据库，旨在用于深度学习技术下的精细分类研究与训练。 深度学习数据集用于老虎图像识别分类。该数据集按照目录保存，并将相同类别的图片存储在同一文件夹内。 类别总数为107种，包括东北虎、华南虎等（具体类别请参考json类别文件）。 整个数据集被划分为训练集、验证集和测试集三部分： - 训练集中包含大约2700张图像； - 验证集中有约200张图片。
     
  • 船舶检测数据集，涵盖VOC与YOLO格式
    优质
    本数据集包含多种类型船舶的详细图像信息，支持VOC及YOLO两种标注格式，适用于目标检测任务的研究和模型训练。 船只检测数据集包含超过5000张正面和侧面的船只图片，可以直接用于训练船只检测模型。
     
  • 蘑菇分类数据集涵盖9种类别
    优质
    本数据集包含九类不同类型的蘑菇图像，旨在促进机器学习模型在自然物体精细分类任务上的研究与应用。 在IT领域特别是机器学习与计算机视觉中，数据集是训练及评估模型的重要资源之一。“蘑菇分类数据集包含9种”专注于图像识别与分类任务，旨在帮助算法掌握不同种类的蘑菇特征。 该数据集结构清晰有序，将九个类别的蘑菇图片分别存放在独立文件夹内。每个类别拥有约600至700张高质量照片（总计超过六千余张），确保模型有足够的训练样本以学习各种细微差异，并避免过拟合现象的发生。 机器学习中的图像分类任务通常涉及卷积神经网络(CNN)的应用，因其在处理图片数据上的优越表现而被广泛采纳。一个典型的项目流程包括：对原始图片进行预处理（如调整尺寸、归一化等）；设计CNN架构(例如多层卷积与池化层)，并训练模型以识别不同种类的蘑菇图像；使用交叉验证或独立的数据集来优化参数，最后评估模型性能指标（准确率、精确度、召回率和F1分数等）。 高质量且多样化的数据集对于提升模型表现至关重要。本数据集中每种类别的图片数量保证了足够的多样性与复杂性，使算法能学习到不同角度、光照条件及生长阶段下的蘑菇图像特征；同时包含一些异常情况以增强泛化能力。 实际应用中，“蘑菇分类数据集”可用于食品安全检查、生态研究等领域，并为爱好者开发识别工具提供技术支持。对于科研人员而言，则可作为探索新方法或改进现有模型的有效平台，推进深度学习与计算机视觉领域的进步与发展。 总之，“蘑菇的分类数据集包含9种”，不仅提供了丰富的训练材料以供学术探究之用，在实际应用中也展现了广阔的应用前景，有助于创建出准确识别九种不同种类蘑菇的应用程序。
     
  • 7000张花蕊分类图像数据集（涵盖100类）.rar
    优质
    本资源提供一个包含7000张图像的数据集，覆盖了100种不同类型的花朵花蕊，每种类别都有详细的标注信息。适用于机器学习和计算机视觉的研究与应用。 1. 7000张花蕊分类图片数据集（包含100个类别）。 2. 数据集详情展示及更多数据集下载请参考相关文章。
     
  • 轴承数据集，涵盖10种不同类型的数据
    优质
    该轴承数据集包含十类不同类型的详细信息，为研究与分析提供了丰富的资源。每类数据均经过精心整理和标注，适用于多种应用场景和技术需求。 轴承数据集包含了各种类型的轴承参数和技术规格，旨在为研究人员提供一个全面的资源库以便于进行相关研究与开发工作。该数据集中涵盖了不同品牌、型号以及应用场景下的详细信息，包括但不限于尺寸、材料构成及性能指标等关键内容。此数据集能够帮助工程师和科学家们更好地理解和优化机械设备中的轴承设计与应用。
     
  • 番茄叶病害分类数据集，涵盖10种病害，每类约含1800张图像
    优质
    本数据集包含了针对番茄叶部的十种常见病害的高分辨率图像，每种类别均包含大约1800张图片，为深度学习研究提供了宝贵的资源。 番茄叶片疾病分类数据集包含10类病害，每类约有1800多张图片。