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《数据集》快递物品识别目标检测数据集

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简介：
本数据集专为快递物品识别设计，包含大量标注图像，涵盖多种常见快递商品类型，适用于训练和评估物体检测模型。 YOLO与VOC格式的快递识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练，包含5382张图片。文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签，并已将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本等系列算法的训练。

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  • 《数据集》快递物品识别目标检测数据集
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    本数据集专为快递物品识别设计，包含大量标注图像，涵盖多种常见快递商品类型，适用于训练和评估物体检测模型。 YOLO与VOC格式的快递识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练，包含5382张图片。文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签，并已将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本等系列算法的训练。
     
  • 《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》
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    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。
     
  • 《数据集》纸箱识别流水线目标检测数据集
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    本数据集专为优化纸箱识别流水线设计，包含大量标注图像，用于训练和评估目标检测模型在各类纸箱分类与定位任务中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含两个类别：GreenCarton和RedCarton。文件中包含了图片及其对应的txt标签，并且有一个指定类别的yaml文件以及xml格式的标签信息。数据集已经按照训练集、验证集和测试集进行了划分，可以直接用于上述YOLO系列算法的训练。