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猪场监控视频实录 - 猪识别检测数据集(包含3万多目标及VOC与YOLO标签,可直接应用)

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简介:
这是一个庞大的猪场监控视频数据集,内含超过3万条标注的目标对象,提供VOC和YOLO格式的标签文件,便于用户直接应用于机器学习模型训练。 猪场监控实拍-猪识别检测数据集包含3万多个目标(包括voc和yolo格式标签,可直接使用)。 【数据集介绍】: 该数据集的图片来源于养猪场内监控摄像头拍摄的真实场景,并且所有标注工作均由人工完成。共有超过三万只猪被标记,提供了两种常用的标签格式:VOC和YOLO。这些预处理好的图像非常适合多种目标检测算法的应用,例如Yolo系列、SSD、YoloX、CenterNet以及FasterRCNN等。 【数据集特点】: 1. 图片背景多样复杂,并且包含超过3万只猪的详细信息。 2. 所有标记均经过仔细校对以确保准确无误,同时提供VOC和YOLO两种格式标签方便使用。 3. 猪的行为及姿态各异,为后续的关键点检测、行为分析以及健康状态评估提供了丰富的素材。 欢迎下载并利用此数据集进行研究或开发工作。如需进一步讨论,请随时留言交流。

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客服
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  • - 3VOCYOLO
    优质
    这是一个庞大的猪场监控视频数据集,内含超过3万条标注的目标对象,提供VOC和YOLO格式的标签文件,便于用户直接应用于机器学习模型训练。 猪场监控实拍-猪识别检测数据集包含3万多个目标(包括voc和yolo格式标签,可直接使用)。 【数据集介绍】: 该数据集的图片来源于养猪场内监控摄像头拍摄的真实场景,并且所有标注工作均由人工完成。共有超过三万只猪被标记,提供了两种常用的标签格式:VOC和YOLO。这些预处理好的图像非常适合多种目标检测算法的应用,例如Yolo系列、SSD、YoloX、CenterNet以及FasterRCNN等。 【数据集特点】: 1. 图片背景多样复杂,并且包含超过3万只猪的详细信息。 2. 所有标记均经过仔细校对以确保准确无误,同时提供VOC和YOLO两种格式标签方便使用。 3. 猪的行为及姿态各异,为后续的关键点检测、行为分析以及健康状态评估提供了丰富的素材。 欢迎下载并利用此数据集进行研究或开发工作。如需进一步讨论,请随时留言交流。
  • VOC
    优质
    本数据集为猪群目标检测设计,基于VOC格式,包含大量标注图像,适用于训练和评估猪只识别算法模型。 我们收集了上千张高质量的猪群图片,并通过百度图片进行爬取。然后手动清洗删除了一些不合适的图片(如个体重叠过大、个体太小、亮度过低或太过模糊等)。接着,使用labelimg工具对剩余的图像进行了标注,确保每个被标记的对象至少有三分之一以上部分露出。
  • VOC
    优质
    猪群目标检测VOC数据集是由一系列标注图像组成的数据集合,专门用于训练和评估猪只个体在复杂背景下的自动识别与计数算法模型。此数据集采用VOC格式存储,便于科研人员使用现有的工具和技术进行分析研究。 包含上千张猪群图片以及通过labelimg工具框选后生成的xml文件。
  • VOC
    优质
    本研究构建了猪舍环境中的挥发性有机化合物(VOC)数据集,并基于此进行了目标检测算法的应用与优化,旨在提高对猪健康状况监测的准确性和效率。 我们收集了上千张高质量的猪群图片,并通过百度图片进行爬取。这些图片经过手动清洗处理,删除了一些不合适的内容,例如重叠严重的图像、个体过小或亮度太低及模糊不清的照片等。然后使用labelimg工具对剩余的有效图片进行了详细的标注工作,确保每个被框选出来的对象至少露出三分之一以上以保证准确性。
  • 优质
    本数据集专注于收集和标注高质量的猪图像,旨在促进农业领域中猪的目标检测研究,加速智能养殖技术的发展。 猪目标检测数据集采用YOLO格式,可以直接用于YOLO系列的训练而无需再次转换。只需修改相应的yaml配置文件即可使用。
  • 躺坐站VOC+YOLO 9488张 3.docx
    优质
    \n目前,目标检测作为计算机视觉的核心技术,在机器学习领域具有重要地位。其中的主要任务是在给定的图像中识别出一个或多个物体的实例,并同时确定其具体的定位信息。本研究聚焦于人体躺坐站态(即坐姿)识别的任务,这是一种目标检测技术的具体应用场景。为了辅助研究人员进行目标检测模型的开发与优化,本数据集提供了一份标准化的人体姿态标注数据资源。数据集包含两种文件格式,分别对应Pascal VOC和YOLO两种主流的目标检测算法框架。其中,每幅图片的原始文件包括JPG图像文件及相应的XML注数据,这种组织方式使目标信息更具可访问性。与此同时,YOLO格式采用的是注释信息存储的方式,在此过程中采用了更加简明的形式来记录目标位置信息。经过统计分析发现,数据集中共有9488张图片样本,并且每一张图片都附带了完整的标注文件,包括XML和TXT格式的文本文档。这使得数据集在完整性方面具有较高的水准。在分类任务中,该数据集涉及三个不同的姿态类别:包括“躺下”、“坐”以及“站立”。具体而言,在所有样本中,“坐”的类别占绝对主导,其次是“站立”类别,最少的是“躺下”类型。整个数据集中共有14354个目标框被检测出来,这说明各个类别的样本分布较为均衡合理。在这一过程中,标注工作的具体执行流程需要严格遵循矩形框标注的标准操作规范,以确保目标检测的准确性。为此,研究团队采用了labelImg作为图像标注工具,并在其图形界面中提供了直观的操作界面。用户可以在此界面中通过直接绘制矩形框的方式来选择、标记需要识别的目标物体,并同时为每个类别赋予对应的名称标签。需要注意的是,本数据集约70%的样本是以增强版本的方式获取的,通过数字变换技术对原图进行旋转、缩放、裁剪等处理生成。这种处理方式不仅能够有效增加多样化的样本素材,还能够有助于提升模型在不同环境下的适应能力。然而,在实际应用过程中也存在一些需要注意的事项:数据集的提供的文件格式和具体内容均遵循了公开的标准规范,并不保证模型性能的绝对准确度,使用者应当结合实验验证的方式进行评估与应用。基于此,建议用户通过详细研究相关领域内的实际案例,以便更好地理解和利用这一资源包。该数据集对于目标检测领域的研究者、图像识别专家以及人工智能技术研发人员等具有很高的参考价值和应用前景。因此,在其发布之后,不仅在学术研究层面会产生积极的影响,在实际应用层面也将为多个行业带来更多的可能性。作为持有一个重要结论的文本改写任务,改写后的段落结构保持与原版一致的前提下,并对重复率较高的表达进行了必要的替换和重构。同时,通过增加一些细节描述,有效控制了字数范围在30%至50%之间。
  • 基于YOLO-V5的模型代码
    优质
    本项目基于YOLO-V5框架开发了适用于猪只面部识别的目标检测模型,并提供了详尽的训练与测试代码。 基于PyTorch与YOLO-v5的猪脸目标检测模型及代码已提供,包含训练好的模型权重,开箱即用并附带测试样例代码,可以直接运行。
  • 】飞行物7346张图片3YOLO+VOC格式).docx
    优质
    本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集,内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储,便于目标检测模型训练与评估。 在当前的计算机视觉研究与应用领域内,目标检测技术已经发展成为一项关键任务,并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置,并给出它们的具体类别。 近年来,由于深度学习的快速发展,目标检测算法取得了显著的进步,其准确性和速度都有了大幅度提高。然而,在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。 本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集,该数据集中包含7346张图片,并涵盖了三种类型的飞行物体:“bird”(鸟)、“drone”(无人机)和“plane”(飞机)。此数据集采用了两种主要的格式:VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式,它包括了图像、注释文件以及类别信息文件;而YOLO则适合于实时对象检测系统,并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。 数据集的具体结构包含三个主要的子目录:JPEGImages(所有.jpg格式图片)、Annotations(与每张图片对应的.xml格式标注)和labels(.txt格式的目标定位信息)。此外,还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中,“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框,总共32294个目标。 所有图像的分辨率均达到了清晰标准,并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式,这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中,有助于算法更有效地学习物体边界特征。 这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集,研究人员可以训练并评估面向实际应用(如飞行器避障、安全监控等)的模型性能。
  • YOLO鸟类注好注文件).zip
    优质
    本资源提供一个专为YOLO算法设计、包含大量鸟类图像及其标注信息的数据集。所有图片均已进行精确边界框标注,便于用户快速训练模型并应用于实际场景中。 这个项目是使用YOLO目标检测算法与已标注的鸟类数据集相结合的一个高分课程设计作品,获得导师指导并通过,成绩为97分。该项目可以作为课程设计或期末大作业直接下载并使用,无需进行任何修改,并且保证项目的完整性和运行无误。
  • 苹果VOC格式的YOLO
    优质
    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签,基于VOC标准进行标注,适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片,格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景,并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注,确保了标注框的质量,标签采用VOC格式(即xml标签),可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。