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VOC行人与车辆数据集 VOC_person_car-dataset.zip

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简介：
VOC行人与车辆数据集提供了丰富的标注图像，涵盖行人和车辆两类对象，适用于目标检测研究及竞赛，促进智能交通系统的发展。下载地址：VOC_person_car-dataset.zip VOC行人车辆数据集是从VOC数据集中提取出来的，可用于进行行人和车辆的检测。该数据集包含15454个样本，标签格式为txt和xml文件。类别包括person和car。

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  • VOC行人与车辆数据集 VOC_person_car-dataset.zip
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    VOC行人与车辆数据集提供了丰富的标注图像，涵盖行人和车辆两类对象，适用于目标检测研究及竞赛，促进智能交通系统的发展。下载地址：VOC_person_car-dataset.zip VOC行人车辆数据集是从VOC数据集中提取出来的，可用于进行行人和车辆的检测。该数据集包含15454个样本，标签格式为txt和xml文件。类别包括person和car。
     
  • 车辆、行人及自行车数据集
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    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像，适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分：JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片，涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素；而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件，这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性，并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用，还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力，使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
     
  • YOLO车辆与行人识别数据集
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    YOLO车辆与行人识别数据集是一个大规模标注的数据集合，专为训练和测试物体检测算法设计，涵盖各种交通环境下的车辆及行人图像。 YOLO车辆行人识别数据集包含两个目标类别：person和car。该数据集中共有5000多张图片用于行人与车辆的检测任务，标签格式有txt和xml两种版本，并分别保存在不同的文件夹内。 关于数据集的具体内容及使用情况可以参考相关文章介绍。
     
  • VOC猫狗数据集.zip (原名: VOC_cat_dog-dataset.zip)
    优质
    这是一个包含猫和狗图像的数据集压缩文件，适合用于训练计算机视觉模型进行物体识别与分类任务。 VOC猫狗数据集是从VOC数据集中提取而来，可用于检测猫和狗的数量：3947个样本。标签格式为txt和xml文件，类别包括cat和dog。
     
  • 车辆类别识别VOC数据集
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    车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。 我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。
     
  • YOLO车辆与行人四类识别数据集
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    简介：该数据集专为车辆及行人类别的检测设计，涵盖多种交通场景下的图像标注信息，旨在提升基于YOLO算法的目标识别精度。 YOLO车辆行人四类别识别数据集包含四个目标类别：person、car、bus 和 truck。该数据集中有4000多张用于检测行人的图片以及车辆的图片，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个不同的文件夹中。 数据集及检测结果参考相关博客文章的内容描述了YOLO模型在这套数据集上的应用情况。
     
  • YOLO智能车辆目标识别数据集 car-zhineng-detect-dataset.zip
    优质
    car-zhineng-detect-dataset 是一个包含多种真实驾驶场景下的图像和视频的数据集，专为YOLO算法开发，用于提升智能车辆的目标识别能力。 YOLO智能车目标识别数据集用于检测斑马线、减速带、锥桶等目标，包含txt和xml格式的标签文件。
     
  • VOC数据集中的各类车辆分类数据集
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    本数据集包含VOC标准下丰富多样的车辆图像分类样本，涵盖多种车型与场景，旨在促进智能交通系统和自动驾驶技术的研发。 VOC数据集包含不同车辆类别的分类数据集。
     
  • Pascal VOC 2007 行人数据集
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    Pascal VOC 2007行人数据集是PASCAL视觉物体分类挑战的一部分，包含多种室内与室外场景中的行人图像标注，用于训练和测试计算机视觉算法。 《Pascal VOC 2007 行人数据集：深度学习与计算机视觉的重要资源》 Pascal VOC（Visual Object Classes）挑战赛是一项国际性的计算机视觉竞赛，旨在推动图像识别、物体检测和语义分割等领域的发展。其中，Pascal VOC 2007 行人数据集是该挑战赛中的一个重要组成部分，它对于研究行人检测算法具有极大的价值。 一、数据集概述 Pascal VOC 2007 行人数据集是专门针对行人检测的图像集合，包含了大量的带有行人标注的图像，这些图像来源于真实世界的多种场景，如街道、公园、购物中心等。数据集提供了丰富的多样性，涵盖了不同的光照条件、视角变化、遮挡情况以及行人的大小和姿态差异，这使得它成为训练和评估行人检测算法的理想平台。 二、数据集结构 Pascal VOC 2007 数据集由两部分组成：图像文件和对应的XML标注文件。图像文件包含了各个场景的JPEG格式图片，而XML文件则包含了每个图像中行人位置的精确边界框标注。此外，数据集还提供了训练集、验证集和测试集的划分，便于研究人员进行模型训练和性能评估。 三、数据集特点 1. 多样性：数据集覆盖了各种环境和天气条件，包括晴天、阴天、夜晚等，确保了模型在现实世界中的泛化能力。 2. 标注详尽：每个行人实例都由人工精确标注，边界框清晰，便于算法理解和处理。 3. 高质量：图像质量良好，无明显模糊或失真，有利于算法的准确分析。 4. 分类平衡：虽然行人是特定类别，但数据集中包含了不同数量的行人实例，有助于避免过拟合问题。 四、应用领域 Pascal VOC 2007 行人数据集广泛应用于以下几个方面： 1. 物体检测：数据集为开发和优化物体检测算法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）提供了基础，帮助提升算法对行人检测的精度。 2. 计算机视觉：通过分析和处理这个数据集，研究者可以深入理解行人检测的难点，如遮挡、小目标检测等。 3. 深度学习：数据集是训练深度神经网络的基础，有助于模型学习行人特征，提高模型的鲁棒性。 4. 自动驾驶：在自动驾驶领域，准确的行人检测是安全行驶的关键，Pascal VOC 2007 数据集对此有重要贡献。 五、挑战与未来 尽管Pascal VOC 2007 行人数据集在行人检测领域具有显著影响力，但随着技术的发展，它也暴露出一些局限性，如图像数量有限、缺乏大规模复杂场景等。因此，后续出现了如COCO（Common Objects in Context）、Cityscapes等更大规模、更复杂的数据集，以应对不断提升的算法需求。 总结来说，Pascal VOC 2007 行人数据集作为计算机视觉和深度学习领域的一个经典资源，不仅推动了行人检测技术的进步，也为其他相关领域的研究提供了宝贵的数据支持。然而，随着科技的发展，我们需不断寻求更大、更复杂、更具挑战性的数据集，以促进人工智能技术的持续创新。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
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    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。