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包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注

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简介：
这是一个专业级别的车辆图像数据集，内含1400张多样化的车辆照片，包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等，每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集，涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型，并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件，这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型，能够达到超过98%以上的识别准确度。

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  • 包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注
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    这是一个专业级别的车辆图像数据集，内含1400张多样化的车辆照片，包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等，每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集，涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型，并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件，这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型，能够达到超过98%以上的识别准确度。
     
  • Yolo算法用车辆数据集-含2129张标注图片-涵盖卡车、小汽车和摩托车及公交车.zip
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    本资源提供了一个包含2129张注释图像的数据集，专为YOLO算法训练设计。该数据集涵盖了多种常见车辆类型，包括卡车、小汽车、摩托车及公交车，有助于提高模型在复杂交通环境下的识别精度和速度。 Yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型及验证测试。该数据集已经划分好，并附有data.yaml配置文件，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签：Yolo格式（txt文件）与VOC格式（xml文件），分别存储在不同的文件夹中。Yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引值，从0开始计数。 - `` 和 `` 分别是目标框中心点的X和Y坐标，这些坐标是以图像宽度和高度为基准的比例值，在0到1之间变化。 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽度与高度，同样以比例形式给出。
     
  • 【目标检测数据集】包含7类车型的1880张车辆分类数据集（VOC+YOLO格式，涵盖摩托车、救护车、消防车、警车、警用摩托车、轿车及大型货车）.zip
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    本数据集提供1880张图像，覆盖七种类别车辆（含轿车、货车及特种车辆），适用于目标检测任务。以VOC和YOLO格式呈现，便于模型训练与验证。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式进行标注（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数：1883张 标注数量： - xml文件数：1883个 - txt文件数：1883个 标注类别共有7种，分别为“摩托车”、“救护车”、“大车”、“轿车”、“消防车”、“警车”和“警用摩托车”。 各类别框的数量如下： - 摩托车：877个 - 救护车：304个 - 大车：355个 - 轿车：303个 - 消防车：325个 - 警车：300个 - 警用摩托车：293个 总框数为2757。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • 应急车辆检测数据集：涵盖警车、救护车及消防车
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    本数据集专为应急车辆设计，包含丰富的警车、救护车和消防车图像样本，旨在提升智能交通系统的识别精度与响应效率。 应急车辆检测数据集包括警车、救护车和消防队。文件train.zip内包含两个CSV文件以及一个图像文件夹，该文件夹中有1646张训练用的图片（占70%），并附有正确的类别标签。此外，test.csv 文件中只列出了测试图像的名字，共有2352个样本作为训练集和测试集的一部分。还有一个名为samplesubmission.csv 的文件包含了706张用于提交结果的测试图片名字（占30%）。这些图片需要按照1表示紧急车辆、0表示非紧急车辆的标准格式进行标注。
     
  • 包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件
    优质
    这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。
     
  • 已完成标注的车辆数据集.rar
    优质
    该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。
     
  • 工程车辆数据集-1基础图+1000张标注图片
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    本数据集包含1001幅图像，其中有一幅基础图及1000张已标注的工程车辆图片，为相关领域的研究与开发提供了丰富的视觉资料。 我们提供一个包含1000张图片的工程车辆数据集，所有图像均已标注并可以直接用于训练模型。该数据集中涵盖了各种类型的工程车辆，包括但不限于重型卡车、沥青车、搅拌车、清障车、洒水车、拖拉机、挖掘机、压路机、吊车和自卸车等。
     
  • 包含约9000张图片的工程车辆数据集，涵盖卡车、压路机和起重机等多种车型，均已标注并以txt文件形式提供，适用于目标检测任务
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    本数据集收录了超过8900张各类工程车图像，包括卡车、压路机及起重机等，每张图片均附有详细的标签信息，旨在促进目标检测算法的研究与开发。 主要用于目标检测的训练。
     
  • 已完成标注的工程车辆数据集（含挖掘机、推土机和渣土车，每类约700张图片，COCO格式）
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    本数据集包含已标注的工程车辆图像，涵盖挖掘机、推土机及渣土车三大类，每种类别约有700张图片，统一采用COCO格式存储。 工程车辆数据集（包括挖掘机、推土机、渣土车）已标注完成，每类约有700张图片。该数据集适用于COCO格式的深度学习目标检测任务。如有需要其他格式的数据，请通过平台私信联系我。
     
  • 1400张交通工具数据集，专业手工标注完毕.rar
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    本资源包含1400张精心挑选和专业标注的交通工具图像数据集，适用于机器学习、计算机视觉研究及自动驾驶技术开发。 【实例简介】 该数据集包含1400张车辆图片，涵盖了公交车、家用车、消防车及工程车等多种车型，并已完全手工专业标注完成。每个样本包括一张车子的图片及其对应的.xml文件，可用于训练yolov3、yolov4和yolov5框架下的车辆检测模型，识别准确率超过98%。 【实例截图】 car_data目录结构如下： ``` └── car_data ├── car │ ├── 0000.jpg │ ├── 0001.jpg │ ├── ... │ └── 0018.jpg ```