智能社区煤气罐检测数据集（1071张图片）包含VOC、YOLO和JSON标签格式.zip

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简介：
本数据集提供1071张图片及对应VOC、YOLO和JSON格式标签，用于训练智能社区中煤气罐检测模型。含丰富场景标注信息，助力提升安全监测效率与准确性。煤气罐检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛，并在实际应用如智慧社区与智能安防领域具有重要价值，特别是在煤气罐识别与告警系统中发挥作用。该数据集中包含1071张图片，背景多样且复杂，目标大小不一并涵盖各种角度。标签以VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON三种格式提供，确保多种目标检测算法可以直接应用。所有标注均为手工完成，保证了高精度的目标框定位以及良好的模型拟合效果。整体而言，数据集的质量可靠且具备较高的多样性与实用性。

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智能社区煤气罐检测数据集（1071张图片）包含VOC、YOLO和JSON标签格式.zip

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本数据集提供1071张图片及对应VOC、YOLO和JSON格式标签，用于训练智能社区中煤气罐检测模型。含丰富场景标注信息，助力提升安全监测效率与准确性。煤气罐检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛，并在实际应用如智慧社区与智能安防领域具有重要价值，特别是在煤气罐识别与告警系统中发挥作用。该数据集中包含1071张图片，背景多样且复杂，目标大小不一并涵盖各种角度。标签以VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON三种格式提供，确保多种目标检测算法可以直接应用。所有标注均为手工完成，保证了高精度的目标框定位以及良好的模型拟合效果。整体而言，数据集的质量可靠且具备较高的多样性与实用性。

[数据集][VOC][正版]煤气罐检测数据集（VOC格式）- 1832张.zip

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本数据集包含1832张图片，遵循Pascal VOC标准格式，专为煤气罐检测设计，适用于训练和测试目标检测模型。数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml）图片数量（jpg文件个数）：1832 标注数量（xml文件个数）：1832 标注类别数：1 标注类别名称：tank 每个类别的标注框数：tank总计 2288个使用工具：labelImg 标注规则：对目标对象进行矩形框选重要说明：本数据集仅提供准确且合理的标注，不保证训练模型或权重文件的精度。

Yolov5-Yolov7人头检测数据集（4003张图片，包含VOC、YOLO和JSON三种格式标签）.zip

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本资源提供Yolov5至Yolov7的人头检测训练数据集，含4003张图像及其对应VOC、YOLO及JSON格式标注文件。人头检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛等多种场景。【实际应用】：该数据集可用于教室到课率统计以及人数计数等功能。【数据集详情】：此集合包含4003张图片，共计9万多个目标，背景较为丰富。其中部分图像为教室监控抓拍的照片，非常适合用于教室人数的统计工作。整体上，目标大小分布均匀，并提供了voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式的数据标注文件，类别名称统一为[head]，适合多种算法直接使用。所有数据均进行了精准标注。该数据集能够满足不同应用场景的需求，在人头检测领域具有较高的实用价值。

刀棒识别数据集1200张图片包含VOC、YOLO和JSON标签

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本数据集包含1200张图片，专注于刀棒类物品的识别，提供VOC、YOLO格式及JSON标签文件，适用于物体检测模型训练与评估。实际项目应用包括社区安防、学校安防以及危险器具检测等领域。数据集详情如下：刀具棍棒检测数据集中共有1200张图片，标签分为两类——[刀具] 和 [棍棒]（即[dao, bang]）。这些图像包含多种背景，并且各类别分布均匀。该数据集同时提供了voc格式的xml文件和yolo格式的txt文件作为标注信息，适合于多种目标检测算法的应用。所有图片均为纯手工精确标注，确保了高质量的数据输入以及良好的模型拟合效果。如果需要json格式标签或在使用过程中遇到任何问题，请留言说明需求。

电单车电梯内数据集(3216张图片)-包含VOC、YOLO和JSON格式标注.zip

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本资料包提供了一个涵盖3216张图片的数据集，专注于记录电单车在电梯内的场景。文件包括详细的VOC、YOLO及JSON格式的标注信息，便于训练机器学习模型识别与分类电单车图像。电单车入梯检测数据集（适用于课程作业、设计项目及比赛）【实际应用】：该数据集可用于开发电单车入梯控梯系统、电单车入梯检测告警系统以及电动车进电梯抓拍告警系统等。【数据集详情】： - 总数：3216张图片。 - 类别：包含“电单车”和“电梯内人形”两类，手工标注精准且目标分布均匀。 - 背景多样性：背景多样化，适合科研实验及实际项目使用。 - 格式齐全：数据集标签支持voc（xml）、yolo（txt）以及json三种格式。多种目标检测算法可以直接应用该数据集进行训练和测试。所有上传的数据均为博主在真实项目或实验中使用的高质量图像，确保了其可靠性和实用性。如有问题，请随时留言咨询。

【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

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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。

公路落石目标检测数据集（VOC+YOLO格式，含282张图片）.zip

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本资源提供一套针对公路落石的目标检测数据集，包含282张标注图片，并兼容VOC和YOLO两种主流格式。适用于深度学习研究与应用开发。数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的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）：282 标注数量（xml文件个数）：282 标注数量（txt文件个数）：282 标注类别数：1 标注类别名称：[stone] 每个类别标注的框数： stone 框数 = 632 总框数：632 使用标注工具：labelImg

【目标检测】飞行物检测数据集含7346张图片及3类标签（YOLO+VOC格式）.docx

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本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集，内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储，便于目标检测模型训练与评估。在当前的计算机视觉研究与应用领域内，目标检测技术已经发展成为一项关键任务，并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置，并给出它们的具体类别。近年来，由于深度学习的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，其准确性和速度都有了大幅度提高。然而，在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集，该数据集中包含7346张图片，并涵盖了三种类型的飞行物体：“bird”（鸟）、“drone”（无人机）和“plane”（飞机）。此数据集采用了两种主要的格式：VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式，它包括了图像、注释文件以及类别信息文件；而YOLO则适合于实时对象检测系统，并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。数据集的具体结构包含三个主要的子目录：JPEGImages（所有.jpg格式图片）、Annotations（与每张图片对应的.xml格式标注）和labels（.txt格式的目标定位信息）。此外，还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中，“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框，总共32294个目标。所有图像的分辨率均达到了清晰标准，并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式，这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中，有助于算法更有效地学习物体边界特征。这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集，研究人员可以训练并评估面向实际应用（如飞行器避障、安全监控等）的模型性能。

下水管道缺陷检测数据集（含7类标签，1717张图片，YOLO+VOC格式）.zip

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本数据集包含1717张图像，涵盖七种类别标签，旨在用于训练和评估下水管道缺陷检测模型。以YOLO及VOC格式提供，便于研究者应用与开发。数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内包含三个文件夹： 1. JPEGImages 文件夹存储了 1717 张 JPG 图片。 2. Annotations 文件夹包含了与图片对应的 1717 个 XML 标注文件。 3. labels 文件夹有用于 YOLO 格式的 1717 个 TXT 文本标注文件。标签种类共有七种，分别为：chuanru（穿入）、cuokou（错口）、duiji（堆积）、laji（垃圾）、liefeng（裂缝）、nitu（泥土）和 shugen（树根）。每个类别对应的框数如下： - chuanru 框数 = 328 - cuokou 框数 = 200 - duiji 框数 = 884 - laji 框数 = 610 - liefeng 框数 = 836 - nitu 框数 = 187 - shugen 框数 = 356 总框数量为：3401。图片的清晰度较高，且未经过数据增强处理。标签形状采用矩形框形式以实现目标检测和识别任务。重要说明：暂无其他特别需要声明的内容。请注意，本数据集不保证用于训练模型或生成权重文件时的具体精度表现，仅提供准确合理的标注信息。

鸟类飞行检测数据集3362张-包含VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式标注.zip

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本数据集提供3362张鸟类飞行图片及其详细标注，涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式，适用于目标检测与图像识别研究。空中飞鸟检测数据集适用于课程作业、设计项目或比赛使用。实际应用包括机场的飞鸟检测预警系统、驱赶系统以及鸟类识别与计数系统。该数据集中包含3362张图片，是博主在进行“机场飞鸟检测预警系统”项目的开发过程中所使用的资料。这些图像经过了精确标注，并且背景多样，涵盖了多种不同种类和大小的鸟类。此外，目标分布均匀，使得算法能够较好地拟合训练模型所需的数据特征。标签格式包括VOC（xml）、txt等多种形式，便于用户根据具体需求选择合适的文件类型进行处理与分析。