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苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件

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简介：
本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。 苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。

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  • 苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件
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    本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。 苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。
     
  • 包含340张图片的水果XML标注数据集
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    这是一个含有340张图片的水果XML标注数据集，适用于训练和测试图像识别模型，助力于水果分类与识别的研究。 我们有一个水果数据集，包含三种类别：苹果、香蕉和葡萄。整个数据集中共有340张图片，并且这些图像的标签是以XML格式进行标注的。使用的标注工具是精灵标注助手。
     
  • 香蕉、葡萄和苹果的水果识别数据集（2380张图片，包含VOC、YOLO及JSON标注）.zip
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    本数据集包括2380张香蕉、葡萄和苹果的图像，并提供VOC、YOLO格式以及JSON文件标注，适用于物体检测与分类任务。 该数据集包含2380张水果图片（香蕉、葡萄、苹果），并附带VOC (xml)、YOLO (txt) 和 JSON 三种格式的标签文件，适用于比赛项目使用。所有图像均为博主亲自拍摄制作而成，数据分布均匀且标注精准，适合多种目标检测算法直接应用。请注意，上传的所有数据均经过实际项目或实验验证，确保高质量无劣质内容，请放心下载并使用，有问题可随时留言咨询。
     
  • 竹签标注XML数据集（含210张图片）.rar
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    该资源为一个包含210张图片的XML格式标注数据集，适用于图像识别和分类等计算机视觉任务，有助于模型训练与验证。所有图片均通过竹签工具进行精确的手动标注。 我有210张图片的竹签标注数据集，格式为XML。
     
  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
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    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。
     
  • 用于识别吸烟行为的数据集——包含3000张标注图片及2000张未标注图片
    优质
    本数据集旨在识别吸烟行为，内含3000张已标注图片和2000张未标注图片，为相关研究提供了丰富的视觉资料。 用于吸烟检测的数据集包含3000张已标注图片和2000张未标注图片。
     
  • 苹果果园图像数据集，含2538张图片及对应xml和txt文件，信息准确无疑！
    优质
    本数据集包含2538张高质量苹果果园图片及其详细标注，附带xml与txt格式注释文件，确保每一张图片的信息精确无误。 数据集质量高，标签准确无误，文件分类清晰明了，可以直接使用，非常优秀！
     
  • 4881张抽烟数据集，含图片及通过labelimg生成的标注.xml文件
    优质
    本数据集包含4881张照片和对应的XML标注文件，适用于训练图像识别模型检测抽烟行为。所有标注采用LabelImg工具创建。 该数据集专为训练高精度的抽烟检测模型而设计，总共包含4881张与抽烟相关的图像。这些图像旨在帮助机器学习算法理解并识别抽烟行为，以实现智能监控或健康提醒等应用场景。 数据集分为两部分：JPEGImages 文件夹和 Annotations 文件夹。 - JPEGImages 文件夹内有4881张图片，展示了不同人在各种环境及视角下抽烟的场景，有助于训练模型学会识别多样化的抽烟行为模式。 - Annotations 文件夹则包含与每张图片对应的.labelimg软件生成的.xml文件。这些文件是数据标注的结果，提供了精确的物体边界框和类别标签信息。例如，在.xml文件中，标注者手工指定了抽烟者的具体位置坐标（左上角和右下角像素坐标），为深度学习模型提供监督信号。 深度学习技术尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别领域被广泛应用，通过大量带标签的数据训练CNN能够学会检测物体特征。在这个数据集中可以使用如VGG、ResNet或YOLO等预训练模型进行迁移学习，并根据抽烟图片调整以适应新的目标类别——即抽烟行为。 机器学习和人工智能的概念也非常重要，在这个背景下，它们让计算机从标注的图像中自动学习识别规律。最终的目标是开发出具有极高准确率（如99.9%）的检测系统，这需要经过数据增强、超参数优化等多阶段训练过程，并且可能采用早停法或权重衰减等策略来防止过拟合。 总结来说，这个数据集对于构建高精度抽烟检测模型至关重要。结合深度学习和机器学习技术，它可以用于开发智能监控系统或者健康教育工具，提醒人们注意烟草的危害。通过细致的标注及充分训练后，该模型有望实现极高的识别准确率。
     
  • 实拍交通标志数据集展示——包含550张标注图片及txt/xml文件
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    本数据集提供了550张经过精细标注的交通标志图像及其对应txt和xml格式的标签文件，适用于训练机器学习模型识别各种道路标识。 本数据集包含550张实拍交通标志图片，并已进行详细标注（提供txt/xml版本）。该集合包括三种类型的标志：停止、提示和等待。此数据集专为YOLO系统算法设计，内部已经将txt与xml信息转换完毕，方便用户根据个人需求选择使用。此外，由于这些图像大多来自真实场景拍摄且精度较高，并经过本人亲自训练，在进行100轮迭代后检测准确率可达98%。
     
  • YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息
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    本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。