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VOC+YOLO格式的排污口检测数据集（405张图片，3个类别）.zip

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简介：
本数据集包含405张图像和三个排污口相关类别标签，采用VOC与YOLO双格式标注，旨在提升排污口自动化检测效率与精度。 文件较大，请在服务器上下载，并务必查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：405张（jpg） - 标注数量：810个（xml和txt各405个） - 类别数：3 - EmptyPipe: 矩形框计数 = 100 - SewagePipe: 矩形框计数 = 374 - WaterPipe: 矩形框计数 = 65 总计矩形标注数量为539。 使用工具：labelImg，规则是对每个类别进行矩形框标注。 重要说明：暂无。

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  • VOC+YOLO格式的排污口检测数据集（405张图片，3个类别）.zip
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    本数据集包含405张图像和三个排污口相关类别标签，采用VOC与YOLO双格式标注，旨在提升排污口自动化检测效率与精度。 文件较大，请在服务器上下载，并务必查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：405张（jpg） - 标注数量：810个（xml和txt各405个） - 类别数：3 - EmptyPipe: 矩形框计数 = 100 - SewagePipe: 矩形框计数 = 374 - WaterPipe: 矩形框计数 = 65 总计矩形标注数量为539。 使用工具：labelImg，规则是对每个类别进行矩形框标注。 重要说明：暂无。
     
  • 输电线路覆冰检测数据集（VOC+YOLO格式）1983张图片，3个类别.zip
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    本数据集包含1983张图像，涵盖输电线路覆冰情况的三个分类，采用VOC与YOLO双格式存储，适用于训练智能检测模型。 样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览或查看详情后再进行下载。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量（jpg文件个数）：1983 - 标注数量（xml文件个数）：1983 - 标注数量（txt文件个数）：1983 标注类别总数为3，具体如下： - ice 框数 = 3253 - line 框数 = 69 - snowline 框数 = 743 总计框数为4065。 使用工具：labelImg。对各类别进行矩形标注。 特别说明：本数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确且合理的标注信息。
     
  • 齿轮瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2978张图片，3个类别.7z
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    本数据集提供了一个包含2978张图片的齿轮瑕疵检测资源库，采用VOC与YOLO双格式标注，涵盖三种不同类型的缺陷。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：2978 标注数量(xml文件个数)：2978 标注数量(txt文件个数)：2978 标注类别数：3 标注类别名称:[break, lack, scratch] 每个类别标注的框数： - break 框数 = 1000 - lack 框数 = 980 - scratch 框数 = 4317 总框数：6297 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 牙齿健康状况检测数据集（VOC+YOLO格式，含2792张图片，3个类别）.zip
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    本数据集包含2792张图像，旨在用于牙齿健康的自动检测与分类，采用VOC和YOLO两种标注格式，并涵盖三类不同的牙齿健康状况。 样本图参考的文件较大，请先查看资源详情并下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量（即jpg文件个数）：2792 标注数量（xml文件个数）：2792 标注数量（txt文件个数）：2792 数据集中包含的类别总数为3，具体包括“decaycavity”、earlydecay和healthytooth。这些分别是龋齿、早期龋齿以及健康牙齿。
     
  • 铁锈检测数据集（VOC+YOLO格式，600张图片，1类别）.zip
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    本数据集包含600张用于铁锈检测的图像，采用VOC和YOLO两种格式标注，集中于单一目标类别——铁锈，适用于训练精确的目标检测模型。 样本图：请到服务器下载文件，在电脑端资源详情查看并下载。 注意数据集部分图片有增强，请认真查阅图片预览内容。 数据格式为Pascal VOC与YOLO，不含分割路径的txt文件，仅包含jpg、VOC xml以及yolo txt格式文件。 图片总数（jpg数量）：600 标注文件数(xml)：600 标注文件数(txt)：600 类别数目：1 类别名称:[Corrosion] 每个类别的框的数量： 腐蚀 框的个数 = 5920 总框的数量: 5920 使用工具为labelImg，标注规则是对目标进行矩形标记。 特别说明：暂无其他重要信息需要补充。
     
  • 虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
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    本数据集包含2778张图片，标注了单一物体类别——拐杖的数据，采用VOC及YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：2778 标注数量（xml文件个数）：2778 标注数量（txt文件个数）：2778 标注类别数：1 标注类别名称：[whitecane] 每个类别标注的框数： - whitecane 框数 = 4635 总框数：4635 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：视频采集截图图片，场景类似，请参考相关博文。
     
  • 轮毂缺陷检测数据集（VOC+YOLO格式，含1445张图片，7个类别）.zip
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    本数据集包含1445张图片及对应的标注文件，适用于轮毂缺陷检测任务。采用VOC和YOLO两种格式，涵盖7种类别，方便用户根据需求选择使用。 样本图展示如下： 文件存放于服务器，请务必在电脑端查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：1445张 标注数量(xml)：1445个 标注数量(txt)：1445个 标注类别总数为7类： - Blue hole - Brake Thermal Cracks - Contact Fatigue Cracks - Out Of Roundness - Peeling - Rollerpile - flat
     
  • 滑坡遥感检测数据集(VOC+YOLO格式，含3588张图片，1个类别).zip
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    本数据集提供一套专为滑坡遥感监测设计的图像资源，包含3588张图片及标注信息，并采用VOC和YOLO两种格式，便于深度学习模型训练与应用开发。 遥感技术在滑坡检测中的应用是地质灾害监测的重要组成部分，能够有效提升对滑坡事件的快速响应能力。随着深度学习技术的发展，YOLO（You Only Look Once）算法因其速度快、准确率高的特点，在物体检测领域得到了广泛应用。“遥感滑坡检测数据集VOC+YOLO格式3588张1类别.zip”正是为此设计的数据集，它包含了3588张遥感图像及其标注信息，并专门针对滑坡这一特定类别进行标注。该数据集遵循了VOC（Visual Object Classes）和YOLO两种标准的结构，方便研究者在模型训练和评估中使用。 VOC格式是一种广泛使用的图像标注方式，它定义了一种用于描述图像中的对象位置、大小及类别的XML文件结构。而YOLO格式则简化为文本段落件形式，每行代表一个对象，并包含类别ID以及该对象的中心点坐标、宽度与高度等信息，使得YOLO算法可以直接读取并应用于快速训练。 本数据集旨在用于机器学习和深度学习模型的训练及验证过程。在深度学习领域中，数据集的质量和规模对模型性能有着直接的影响。此数据集中共有3588张图像，为开发一个能够准确识别滑坡现象的深度学习模型提供了充足的样本数量。由于该数据集仅包含一种类别——即滑坡——因此它特别适合用于特定任务场景下的训练工作，并有助于提高模型对于滑坡特征识别的精确度。 通过使用本数据集，研究人员可以研发出更为精准和高效的滑坡检测系统，在实际应用中如灾害预防、城市规划及应急响应等领域发挥关键作用。完成模型训练后，研究者可将其部署于实时监控体系内，利用遥感图像来自动探测潜在的滑坡风险，并及时发出警报以减少可能造成的损失。 鉴于该数据集同时提供了VOC和YOLO两种格式版本供研究人员选择使用：VOC格式以其详细性和规范性在多种图像识别任务中具有良好的通用适用性；而简洁高效的YOLO格式则特别适合于需要实时处理的应用场景之中。 这份“遥感滑坡检测数据集”为提升地质灾害监测与预防能力提供了一个强大的研究平台，有助于促进相关技术的发展，并在实际应用中发挥重要的作用。通过对该数据集的有效利用，可以提高对地质灾害的识别及预警水平，从而更好地支持相关领域的科学研究和决策制定工作。
     
  • 茶叶叶片年龄检测数据集（VOC+YOLO格式，含2195张图片，4个类别）.zip
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    本数据集包含2195张茶叶叶片图像，涵盖四种不同状态或疾病类型。以VOC及YOLO两种格式提供，适用于训练和测试机器学习模型进行茶叶叶片年龄检测与分类。 样本图：请到服务器下载文件（仅限电脑端查看并下载）。 数据集格式包括Pascal VOC格式和YOLO格式的标注文件，但不包含分割路径的txt文件，只提供jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件。 图片数量为2195张。 标注数量总计：xml文件 2195个； txt 文件 2195个。 数据集中有4种不同的类别： - 类别名称分别为: [1to2day, 2to4day, 4to7day, 7plusday] - 每类别的标注数量为：1to2day (矩形框数 = 559)； - 2to4day (矩形框数 = 619); - 4to7day (矩形框数 = 509); - 7plusday (矩形框数 = 520) 总共的标注数量（即所有类别中包含的所有矩形框）为2207个。 使用的是labelImg工具进行标注工作，规则是针对每个对象画出其对应的矩形边界。 重要说明：暂无 本数据集不对训练模型或权重文件的质量提供任何保证；仅确保提供的标注准确合理。