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路面目标检测标注，积水数据收集

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简介：
本项目专注于路面目标检测与标注技术的研究及应用，并致力于积水区域的数据采集与分析，以提升道路安全和驾驶体验。 内容概要：该道路积水检测数据集包含460张图片及其对应的VOC格式的标注文件，便于转换为yolo、coco等常用的数据集格式。 用处：此数据集适用于目标检测任务训练，实测表明其标注质量较高，适合用于包括yolov5和yolov8在内的各种yolo系列模型训练中，能够准确识别道路上的积水情况。

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  • 路面目标检测标注，积水数据收集
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    本项目专注于路面目标检测与标注技术的研究及应用，并致力于积水区域的数据采集与分析，以提升道路安全和驾驶体验。 内容概要：该道路积水检测数据集包含460张图片及其对应的VOC格式的标注文件，便于转换为yolo、coco等常用的数据集格式。 用处：此数据集适用于目标检测任务训练，实测表明其标注质量较高，适合用于包括yolov5和yolov8在内的各种yolo系列模型训练中，能够准确识别道路上的积水情况。
     
  • 路面积水识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专注于城市道路积水情况的目标检测，通过收集大量标注图像，旨在提高智能交通系统中对路面安全状况的实时监测与预警能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含路面积水识别任务。数据集中共有124,524张图片，并附有对应的txt标签文件以及描述指定类别的yaml配置文件和xml格式的标签信息。此外，已经将图像和文本标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。
     
  • 水面目标检测的数据集.zip
    优质
    本数据集包含多种类型的水面目标图像，旨在为研究者提供一个全面的资源库以开发和评估水面目标检测算法。 该数据集包含水面目标检测的图片，包括水面帆船、游艇、舰船、鸟类、鱼类以及岸边人类活动等类别，每类大约有900到1000张图像，适用于模型训练与监测。
     
  • 《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专为路面垃圾检测设计，《目标检测》项目核心资源，包含大量标注图像，助力算法模型精准识别与分类各类路面垃圾。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD在内的多种模型训练。该数据集包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯子、硬纸板、果皮、罐子、塑料包装膜、硬纸壳箱、泡沫聚苯乙烯容器（Styrofoam）、利乐包（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布以及落叶堆。数据集包含7537张图片，其中图片和txt标签已按比例划分成训练集、验证集和测试集，并附有指定类别信息的yaml文件及xml格式标签。这些资源可以直接用于YOLO算法的训练过程。
     
  • 目标检测标注工具-数据集标注
    优质
    本工具旨在为机器学习项目提供高效、精准的目标检测数据集标注服务，适用于多种图像识别任务。 该资源包含了数据集命名工具以及数据集标注工具labelImg，并且在Python3环境下可以使用。需要安装pyqt5库，在进行标注前要将data中的内容替换为自己的目标种类，可实现VOC pascal格式和yolo格式的标注。
     
  • 目标检测与水域安防目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于水域安全，提供丰富标注的目标检测样本，助力研究者开发高效准确的监控系统，提升水域环境的安全管理。 目标检测是计算机视觉领域中的核心任务之一，旨在识别并定位图像或视频中的特定物体。在水域安防方面，这项技术尤为重要，因为它可以帮助监控系统自动识别潜在威胁如非法捕鱼、水上事故或者危险生物等，从而提升安全防范能力。 为此专门设计了名为“目标检测+水域安防目标检测数据集”的资源库。该数据集中包含了大量与水体保护相关的图像资料，这些图片中通常包含各种水生动物、船只及人类活动等场景，并且每张图都经过精细标注以明确每个物体的位置和类别信息。 具体来说，这个数据集可以分为以下几部分： 1. **训练集**：用于模型学习的大量带标签影像； 2. **验证集**：帮助在训练过程中调整参数并评估性能； 3. **测试集**：最终检验算法泛化能力用的数据集合。 特别值得一提的是，在“fish_data”中，鱼类被定义为主要关注对象之一。这包括不同种类和环境条件下的鱼儿图像，如清澈或浑浊的水体以及远近不同的拍摄角度等。这种多样化的数据有助于模型学习更多特征并提高识别准确性。 在利用此数据集训练目标检测算法时（例如Faster R-CNN、YOLO及SSD等），需要经历预处理、选择合适的网络架构和优化策略、定义损失函数以及调整超参数等一系列步骤。完成这些之后，通过验证与测试集合来评估模型的表现指标如精度、召回率及平均准确度均值(mAP)。 总之，“目标检测+水域安防目标检测数据集”对于开发能够精准识别水下物体的智能系统至关重要，并能有效提升预防和应对水上安全事件的能力。
     
  • 深度学习坑洼积水目标检测数据集
    优质
    本数据集专为深度学习设计，聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域，旨在提升道路安全监控系统的精确度。 这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集，里面的数据都是我自己仔细标注的，包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。
     
  • 洒水车目标检测数据集
    优质
    洒水车目标检测数据集是一套专门用于训练和测试计算机视觉模型识别和定位洒水车的图像及视频数据集合。该数据集包含多种场景下的高质量标注样本，有助于提升自动驾驶系统、智能监控等领域的性能与准确性。 适合初学者使用的洒水车目标检测数据集及训练集。
     
  • 《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》
    优质
    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。