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YOLO钢面缺陷检测数据集（内含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar

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简介：
该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO钢面缺陷检测数据集，附有VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件、数据划分脚本及详细的训练指南。 1. YOLO目标检测数据集包含真实场景的高质量图片，覆盖多种实际应用场景。使用lableimg工具进行标注，确保了标注框的质量，并提供了VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存储在不同文件夹中，方便用于YOLO系列的目标检测任务。 2. 提供了YOLO环境搭建和训练的教程以及数据集划分脚本，用户可以根据自己的需求自行划分为训练集、验证集和测试集。 3. 数据集中详细展示了各种场景的数据样本，并提供了更多相关数据集下载。详情可参阅博客文章中的介绍。

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  • YOLO钢面缺陷检测数据集（内含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO钢面缺陷检测数据集，附有VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件、数据划分脚本及详细的训练指南。 1. YOLO目标检测数据集包含真实场景的高质量图片，覆盖多种实际应用场景。使用lableimg工具进行标注，确保了标注框的质量，并提供了VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存储在不同文件夹中，方便用于YOLO系列的目标检测任务。 2. 提供了YOLO环境搭建和训练的教程以及数据集划分脚本，用户可以根据自己的需求自行划分为训练集、验证集和测试集。 3. 数据集中详细展示了各种场景的数据样本，并提供了更多相关数据集下载。详情可参阅博客文章中的介绍。
     
  • YOLO钢面缺陷检测数据集（内含10000张图像及VOC、COCO、YOLO三类标签，附带划分脚本与训练指南）.rar
    优质
    此文件包含一个用于检测钢材表面缺陷的数据集，包括10000张图片及其VOC、COCO和YOLO格式的标注信息。此外还提供数据划分和模型训练的指导文档及脚本。 该数据集包含高质量的YOLO钢表面缺陷检测图片，涵盖多种真实场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签，分别存储在不同文件夹中，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有搭建YOLO环境和训练教程以及数据集划分脚本，用户可以根据需要自行将数据划分为训练集、验证集与测试集。
     
  • YOLO PCB缺陷检测数据集（包含5000张图像）及VOC/COCO/YOLO标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个用于PCB缺陷检测的数据集，内含5000张标注图片和详细的标签文件，支持VOC、COCO与YOLO格式，并附带数据集划分及模型训练指南。 本数据集包含用于YOLO目标检测的PCB缺陷图像，图片质量高且场景丰富多样。使用LabelImg软件进行标注，确保了高质量的标注框，并提供VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存放在不同文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠环境搭建教程、训练案例以及数据集划分脚本。用户可以根据需求自行进行训练集、验证集和测试集的划分。 详情及更多数据集信息可参考相关文章或直接联系博主获取更多信息。
     
  • YOLO垃圾检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了YOLO垃圾检测的数据集，内含1000张图片及其在VOC、COCO和YOLO格式下的标注文件，附带数据划分脚本及详细的训练指南。 该数据集包含高质量的真实场景图片，适用于YOLO垃圾目标检测任务。使用lableimg软件进行标注，确保了标注框的质量，并提供了VOC (xml)、Coco (json) 和 YOLO(txt) 三种格式的标签文件，分别存储在不同的文件夹中，以便直接用于YOLO系列的目标检测模型训练。 此外还附赠了YOLO环境搭建教程和数据集划分脚本。用户可以根据需求自行将数据集划分为训练、验证及测试三个部分。
     
  • YOLO跌倒检测数据集（包含1000张图像）及VOC/COCO/YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO跌倒检测数据集，附带了详细的VOC、COCO和YOLO格式标注文件以及用于数据集划分的脚本和训练指南。 该数据集包含1类跌倒/摔倒目标检测的20,000张图片，并使用LabelImg软件进行标注。类别包括：跌倒 / 摔倒（一个类别）。资源内提供YOLO格式标签(txt文件)、VOC格式标签(xml文件)和COCO格式标签(json文件)，每一张图片都有对应的标签，分别存放在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档(YOLO环境搭建+训练案例)及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求自行按比例划分训练、验证和测试数据集。 免责声明：该数据集可能无法满足所有人的需求，仅提供合理的标注信息，并不对由此生成的模型或权重文件精度做任何保证（如果对精度有较高要求可以使用LabelImg软件进行微调标框），请注意避免误购。如不存在资源缺失问题，则不再负责处理相关事宜。
     
  • YOLO肺结节检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源提供了一个包含1000张肺部CT扫描图像的数据集，用于肺结节的自动检测。包括VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及数据划分与模型训练指导。 该数据集包含用于肺结节目标检测的高质量真实场景图片，并且涵盖多种不同场景。使用lableimg标注软件进行标记，确保了高精度的标注框质量。标签以VOC（xml）、Coco（json）以及YOLO（txt）三种格式存储于不同的文件夹中，可直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供了YOLO环境搭建、训练教程及数据集划分脚本，用户可根据需要自行进行训练集、验证集和测试集的划分。
     
  • YOLO行人目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO行人目标检测数据集，附有VOC、COCO及YOLO格式标注文件、数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含高质量的真实场景行人目标检测图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同的文件夹中，便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有详细的YOLO环境搭建指南、训练案例教程和数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集以及测试集。 该行人目标检测数据集详情及相关信息可以参考相应博客文章进行了解。
     
  • YOLO背包目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图片的YOLO背包目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及数据划分脚本，并配有详细的训练指导。 该数据集包含YOLO背包目标检测的高质量真实场景图片，覆盖多种不同的应用场景，并附带训练教程及数据划分脚本，便于用户根据需求自行将数据划分为训练、验证与测试集合。 所有图像使用lableimg软件进行标注，确保了高精度和一致性。标签以VOC（XML）、COCO（JSON）以及YOLO（TXT）三种格式提供，并分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列目标检测任务的开发与研究工作。
     
  • YOLO水果识别数据集（内含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    这是一个包含1000张图片的YOLO水果识别数据集，附有转换为VOC、COCO和YOLO格式的标注工具以及训练模型所需的所有辅助文件。 该数据集包含高质量的真实场景水果图片，适用于YOLO系列目标检测模型的训练。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，便于直接应用在不同需求上。 此外，还附有YOLO环境搭建指南和案例教程以及数据集划分脚本，用户可以根据需要自行调整训练集、验证集与测试集的分配比例。
     
  • YOLO车辆分类检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO车辆分类检测数据集，内含转换为VOC、COCO和原生YOLO格式的标注文件，以及用于数据集划分和模型训练指导的脚本。 该数据集包含用于YOLO车辆分类检测的真实场景高质量图片，涵盖多种场景。附赠训练教程及数据集划分脚本，用户可根据需求自行将数据划分为训练集、验证集与测试集。 标注工作使用lableimg软件完成，确保了较高的标注框质量，并提供了voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式的标签文件。这些不同类型的标签分别存放在各自独立的文件夹内，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。