YOLO数据集：24类几何图形的形状和颜色检测（含训练集与验证集）

简介：
本项目提供了包含24种几何图形的数据集，旨在进行形状和颜色识别的研究。其中包括详细的训练集与验证集划分，适用于YOLO模型及其他目标检测算法的训练与评估。 项目包含简单几何图形形状及颜色检测（共24个类别，并有训练集与验证集），数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用作目标检测的数据集而无需额外处理。 图像分辨率为400-700像素的RGB图片。该数据集中包含了使用cv绘制的封闭几何图形，用于对形状和颜色进行检测。每张图中有多个标注完整的边界框作为目标对象。适用于识别几何图形的颜色与形状。 标注格式遵循YOLOV5标准：类别、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度w和高度h（相对坐标）。 数据集包含24个分类，例如粉色三角形、青色圆形及黄色矩形等。 整个压缩后的数据集大小为60MB。训练集中有7978张图片及其对应的标签txt文件；验证集中则包括1994张图片和相应的1994个标签txt文件。 为了便于查看，我们提供了一个可视化py脚本，在随机传入一张图像后可以绘制边界框，并保存到当前目录中。该脚本无需任何修改即可直接运行以显示图像。