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YOLO数据集划分代码

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简介：
简介：本项目提供用于处理和划分YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的数据集的代码。通过该工具，用户可以方便地准备训练、验证及测试所需的图像与标签文件。 YOLO数据集分割代码用于将数据集分成训练数据集和验证数据集。

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  • YOLO数据集划分代码
    优质
    简介：本项目提供用于处理和划分YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的数据集的代码。通过该工具，用户可以方便地准备训练、验证及测试所需的图像与标签文件。 YOLO数据集分割代码用于将数据集分成训练数据集和验证数据集。
     
  • NWPU VHR-10 (以YOLO格式划分的数据集)
    优质
    NWPU VHR-10 数据集采用YOLO数据格式设计，包含高分辨率航空图像中目标检测任务所需的各种类别信息，适用于训练和评估高性能深度学习模型。 NWPU VHR-10数据集包含800张高分辨率卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集中裁剪而来，并由专家手动注释。该数据集分为10类：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。
     
  • YOLO数据集的数据增强代码
    优质
    本项目提供YOLO（You Only Look Once）目标检测算法所需数据集的数据增强代码，帮助用户提升模型训练效果和泛化能力。 资源内包含YOLO数据集的数据增强代码，包括图像旋转、裁剪、平移、添加噪声、调整亮度、翻转、镜像和缩放等功能，并附有将xml文件转换为txt文件的代码，支持带标签的数据扩增。文档中还提供了详细的教程，使得使用过程简单易懂。
     
  • WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）
    优质
    WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。
     
  • YOLO垃圾分类数据集
    优质
    简介：YOLO垃圾分类数据集是一款专为实现高效、准确的垃圾图像分类而设计的数据集合，适用于训练和测试基于YOLO算法的智能垃圾分类系统。 YOLO标注的四种垃圾数据集分别是：1.可回收垃圾：包括塑料、玻璃、纸张、金属等可以回收利用的物品。这类垃圾在处理过程中需要进行分类以便于再利用；2.有害垃圾：涵盖电池、灯泡和荧光管等含有有毒物质的产品，这些对环境及人体健康有较大危害，需采取特殊方式进行处理；3.厨余垃圾：包括果皮、食物残渣等有机物，这类垃圾可用于制造生物肥料或沼气发电。在对其进行处置时同样需要做好分类工作以利于资源的回收再利用；4.其他垃圾：如烟蒂和一次性餐具等无法进行有效回收或特殊处理的物品，在丢弃时必须遵循正确的程序不可随意抛弃。 通过YOLO标注这四类垃圾数据集，可以为垃圾分类提供准确的目标定位与分类信息。此举不仅有助于提高垃圾分类工作的精确性和效率，还能促进废弃物资源的有效再利用。此外，这些数据还可以用于构建智能化的垃圾分类系统，实现自动化的处理流程。
     
  • YOLO垃圾分类数据集
    优质
    YOLO垃圾分类数据集是一个专为物体检测设计的数据集合，包含了多种垃圾图像及其分类标签，旨在提升模型在实际环境中的准确性和效率。该数据集支持快速、精准地识别和分类各类废弃物，助力智能垃圾分类系统的发展与应用。 YOLO（You Only Look Once）算法可以用于四种垃圾数据集的标注：可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。 1. 可回收垃圾包括塑料、玻璃、纸张和金属等，这些材料经过分类后能够进行再利用。 2. 有害垃圾包含电池、灯泡以及荧光管等含有有毒物质的物品。这类废弃物对环境及人体健康均存在潜在危害，需要采取特殊处理措施。 3. 厨余垃圾主要由果皮与食物残渣组成，可以转化为生物肥料或者用于沼气发电项目中。 4. 其他垃圾则指那些无法回收或再利用的一次性物品如烟蒂、纸巾等。 通过YOLO标注的这四类垃圾分类数据集能够为实际操作提供精确的目标定位和分类信息。它有助于提升整体垃圾分类工作的准确度与效率，从而推动资源的有效回收及循环使用。此外，还可以借助这些数据开发智能垃圾分类系统，实现垃圾处理过程中的自动化管理。
     
  • Yolov5数据集划分
    优质
    简介：本项目专注于YOLOv5模型的数据集划分技术研究与实践，涵盖训练集、验证集及测试集的科学构建方法。 使用yolov5划分数据集为训练、验证及测试集。
     
  • 红绿灯分类YOLO数据集
    优质
    红绿灯分类YOLO数据集是专为交通标志识别设计的数据集合，采用YOLO算法框架，包含大量标注的红绿灯图像，用于训练和测试模型在复杂环境下的准确性和实时性。 本数据集是从一个特定的数据集中提取出来的子集，专门包含交通灯的标注信息；该数据集包括原数据集中所有含有斑马线的图片共计5801张，其中标注实例有13826个。 更多详情请参阅相关说明。
     
  • Yolo鲜花分类数据库集
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    Yolo鲜花分类数据库集是一款专为鲜花图像识别设计的数据集合，包含了多种鲜花种类及其特征信息，旨在支持机器学习模型准确地进行鲜花类别识别与标注。 数据集包含14种类型的花朵图像，其中包括13618张训练图片和98张验证图片，总大小为202MB。该数据集能够识别以下花的种类：康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵和雏菊。 此数据集可用于快速模型验证，性能评估以及小规模分类训练任务。 关于数据格式与结构： 该数据集分为训练集（train）和验证集（val）。这两个文件夹下按类别进行进一步划分，并且每个类别的图片都存放在同一个子文件夹中。所有图像的格式为JPG。此外，还包括一个名为classname.txt的文本段落件，用于列出各类标签对应的名称。
     
  • YOLO 数据集：齿轮缺陷检测【含划分好的数据集、标签及 class 文件】
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    本资源提供YOLO格式的齿轮缺陷检测数据集，包含预划分的数据子集、详细标注信息和类别文件，助力快速模型训练与验证。 数据保存格式遵循YOLOV5的文件夹结构，可以直接用于YOLO检测。 标注采用以下格式：类别、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度w、高度h（使用的是相对比例）。 共有7个类别：孔洞、缺损、齿牙等【具体类别详见class文本段落件】。 数据分为训练集、验证集和测试集： - 训练集包含约400张图片及对应的标签txt文件； - 验证集包含约100张图片及其对应标签的txt文件。