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【目标检测数据集】295张蚊子检测图像 VOC+YOLO格式 可直接训练.zip

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简介：
本资源包含295张用于蚊子目标检测的高质量图像，支持VOC与YOLO两种格式，可无缝对接多种深度学习框架，助力快速搭建高效蚊子识别模型。 个人手工标注的数据集已检查完毕，准确度高。数据包含Pascal VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件（不含路径信息），仅包括jpg图片及其对应的VOC xml和yolo txt文件。 - 图片数量（jpg个数）：295张 - 标注数量（xml个数）：295份 - 标注数量(txt个数)：295份 - 标注类别数：1类 - 标注类别名称：mosquito - 每个类别标注的框数：mosquito 类别共有409个标注框 - 总框数：409 使用工具：labelImg

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  • 【目标检测数据集】295张蚊子检测图像 VOC+YOLO格式 可直接训练.zip
    优质
    本资源包含295张用于蚊子目标检测的高质量图像，支持VOC与YOLO两种格式，可无缝对接多种深度学习框架，助力快速搭建高效蚊子识别模型。 个人手工标注的数据集已检查完毕，准确度高。数据包含Pascal VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件（不含路径信息），仅包括jpg图片及其对应的VOC xml和yolo txt文件。 - 图片数量（jpg个数）：295张 - 标注数量（xml个数）：295份 - 标注数量(txt个数)：295份 - 标注类别数：1类 - 标注类别名称：mosquito - 每个类别标注的框数：mosquito 类别共有409个标注框 - 总框数：409 使用工具：labelImg
     
  • 【目标检测数据集】板蓝根颗粒检测数据集（110张图像，VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集包含110张用于板蓝根颗粒目标检测的图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，适用于训练和评估相关检测模型。 【目标检测数据集】药品板蓝根颗粒检测数据集包含110张图片，采用Pascal VOC格式与YOLO格式标注（不含分割路径的txt文件），仅包括jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：111 - 标注数量(xml)：111 - 标注数量(txt)：111 数据集包含2个类别： - 999ganmaoling 框数 = 49 - banlangen 框数 = 85 总框数为134。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • 【目标检测数据集】612张肠道息肉检测图像，VOC+YOLO格式.7z
    优质
    本数据集包含612张用于肠道息肉检测的高质量医学图像，采用VOC和YOLO双格式存储于压缩文件中，适用于目标检测模型训练与验证。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：612张 标注数量(xml文件个数)：612份 标注数量(txt文件个数)：612份 标注类别数：1类 标注类别名称:[xirou] 每个类别标注的框数： xirou 框数 = 712 总框数：712 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。
     
  • 【目标检测数据集】跨越栏杆检测数据集512张VOC+YOLO格式.zip
    优质
    本数据集包含512张图片，旨在帮助训练和测试物体检测模型在复杂场景中准确识别并定位跨越栏杆的行为。以VOC与YOLO两种格式提供，便于多种框架使用。 数据集格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量（jpg文件个数）：512 标注数量（xml文件个数）：512 标注数量（txt文件个数）：512 标注类别数：1 标注类别名称：[climbing] 每个类别的标注框数： climbing 框数 = 599 总框数：599 使用标注工具：labelImg
     
  • 电线杆目标检测数据集(YOLO+VOC格式) 2127张.zip
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    本数据集包含2127张图像及其标注文件，适用于YOLO和VOC格式的目标检测任务，专注于识别与分类电线杆。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储图片（jpg 格式），共 2127 张。 - Annotations 文件夹存放 xml 文件，共计 2127 个。 - labels 文件夹中则有 txt 文件，数量为 2127。 标签种类：单一类别 名称：[telegraph pole] 各类别框数： telegraph pole 的标注框共有 2700 个 总标注框计数：2700 图片质量与分辨率： - 清晰度良好，像素清晰。 - 图片未经过增强处理。 标签类型： 矩形框形式用于目标检测任务。 备注说明：暂无特别需要强调的内容。 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，所提供的仅是准确且合理的标注信息。
     
  • 【目标检测数据集】仓库托盘检测数据集（YOLO+VOC格式，含1182张图片）.zip
    优质
    本资源提供一套针对仓库托盘的目标检测数据集，包含1182张图片，并采用YOLO与VOC标准格式标注，适用于训练和测试相关模型。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储了1182张 jpg 图片； - Annotations 文件夹中包含了对应的 1182 个 xml 标注文件； - labels 文件夹中有与之匹配的 1182 个 txt 标签文件。 标签种类为一种，名称是“tuopan”。该标签共有矩形框38971个。 图片清晰度良好（分辨率为像素），未经过任何图像增强处理。
     
  • 【目标检测数据集】番茄成熟度检测数据集（640张图像，3类别，VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集包含640张用于番茄成熟度分类的图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个类别，以VOC及YOLO格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。该数据集中共有643张图片，每张图片都有相应的标注文件，即有643个xml文件和643个txt文件。整个数据集包含了三个不同的类别标签：“fully_ripened”（成熟的）、“green”（半成熟的）以及“half_ripened”（未成熟的绿色）。具体来说，“fully_ripened”的标注框数为1330，“green”的标注框数为5134，而“half_ripened”的标注框数则有1317个。总计共有7781个标注框。该数据集使用了labelImg工具进行标签制作和编辑工作。
     
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
    优质
    本数据集包含8341张图片，采用YOLO和VOC格式标注，适用于训练和测试垃圾分类的目标检测模型。 数据集介绍：该数据集包含各种垃圾图片分类检测的标注信息，主要针对五种不同材质类型的垃圾分类，包括纸盒类、玻璃类、金属类、纸质类以及塑料类。 数据集格式：采用VOC与YOLO两种标准格式存储。 压缩包内容： - JPEGImages文件夹中包含了8341张jpg图片。 - Annotations文件夹内有对应的xml标注文件共8341份。 - labels文件夹则存放了用于目标检测的txt文件共计8341个。 标签种类：数据集中共有5种不同的材质类型，分别为Cardboard（纸盒）、Glass（玻璃）、Metal（金属）、Paper（纸质）和Plastic（塑料），每类对应的标注框数量如下： - Cardboard 框数 = 1785 - Glass 框数 = 1601 - Metal 框数 = 1770 - Paper 框数 = 1748 - Plastic 框数 = 1911 总计标注框数量为8815个。 图片质量：所有图像均具有较高的清晰度，且未经过增强处理。