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VOC格式数据集中目标尺寸分类的改进版本

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简介：
本数据集为VOC格式的升级版，专注于优化目标尺寸分类，旨在提升物体检测算法在不同尺度对象识别中的性能和准确性。 根据COCO数据集的目标大小划分格式，小于32*32为小目标，大于32*32且小于96*96为中目标，大于96*96为大目标（划分标准可以自行修改）。此规则用于VOC格式数据集中XML文件的分类。更新内容包括：可以根据.json文件中的参数对图片进行分类，方便制作特殊的数据集。

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  • VOC格式数据集中目标尺寸分类的改进版本
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    本数据集为VOC格式的升级版，专注于优化目标尺寸分类，旨在提升物体检测算法在不同尺度对象识别中的性能和准确性。 根据COCO数据集的目标大小划分格式，小于32*32为小目标，大于32*32且小于96*96为中目标，大于96*96为大目标（划分标准可以自行修改）。此规则用于VOC格式数据集中XML文件的分类。更新内容包括：可以根据.json文件中的参数对图片进行分类，方便制作特殊的数据集。
     
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
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    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。
     
  • 【目标检测数据集】鱼类数据集2798张图片，涵盖31类分类检测（VOC+YOLO格式）.zip
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    本数据集包含2798张鱼类图像，适用于目标检测任务，涵盖了31种不同的鱼类类别，并提供VOC和YOLO两种格式的标注文件。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片数量（jpg文件个数）：2798 标注数量（xml文件个数）：2798 标注数量（txt文件个数）：2798 标注类别数：31 标注类别名称：Bangus、Big Head Carp、Black Spotted Barb、Catfish、Climbing Perch、Fourfinger Threadfish、Freshwater Eel、Glass Perchlet、Goby、Gold Fish、Gourami、Grass Carp、Green Spotted Puffer、Indian Carp、Indo-Pacific Tarpon, Jagua
     
  • VOC格式的人头标注数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式存储的人头标注图像，旨在促进人脸识别与姿态估计研究。 VOC目录格式包含四千余张人头标注数据集；包括测试集、训练集划分脚本；修改标注名称的脚本；以及将VOC格式转换为YOLO格式的脚本。
     
  • 行人VOC格式标注数据集
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    行人VOC格式标注数据集包含大量针对行人的精细标注图像，采用VOC标准格式存储，适用于训练和评估计算机视觉中的行人检测算法。 从VOC数据集中挑选出来的关于行人的数据集对于行人检测的训练与测试非常有用。该数据集包括train、test和val三个部分。
     
  • VOC格式的黄豆种子目标检测数据集
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    本数据集为黄豆种子的目标检测任务专门设计，采用VOC格式存储标注信息，包含大量高质量图像及精确边界框，适用于训练和评估相关算法性能。 黄豆种子目标检测数据集是计算机视觉领域中的重要资源，在深度学习和机器学习算法的训练阶段具有重要作用。该数据集采用VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式，这是一种广泛使用的标准格式，专为图像分类、物体检测和分割任务设计。VOC数据集通常包含图像、标注文件以及详细的类别信息，有助于模型学会识别特定目标。 我们来详细了解一下“目标检测”这一概念。在计算机视觉中，目标检测是一个核心任务，目的是在图像中找出并定位所有特定对象的位置。它不仅要求识别出对象，还要精确地框出对象的边界。黄豆种子的目标检测尤为重要，因为这可以应用于农业自动化领域，例如自动化的播种、生长监测或病虫害检测系统。 VOC数据集通常包括以下部分： 1. 图像文件：这些是JPEG格式的照片，包含了各种场景和目标实例。 2. XML注释文件：每个图像对应一个XML文件，其中包含图像的尺寸信息以及每个多边形边界框坐标。对于黄豆种子数据集而言，每个XML文件会详细标注出种子的位置和形状。 3. 类别列表：VOC数据集定义了一组预设类别，在黄豆种子数据集中可能只有一种——“黄豆种子”。 在训练目标检测模型时，可以使用黄豆种子数据集： 1. 训练阶段：通过将图像及其对应的标注信息输入到深度学习模型（如Faster R-CNN, YOLO, SSD等），使模型学会识别和定位黄豆种子。 2. 验证与测试：数据集中的一部分用于验证和测试模型的性能，确保其在未见过的数据上也能准确检测黄豆种子。 3. 调整参数：根据模型在验证集上的表现来调整超参数，优化模型性能。 实际应用中，利用该数据集训练的目标检测模型可以帮助农民提高工作效率。例如通过无人机或摄像头实时监测田间种子分布情况，并及时发现遗漏或密度不均等问题；甚至可以预测种子的生长状况。 黄豆种子目标检测数据集是一个针对特定农业场景的VOC格式的数据集合，它为训练和评估目标检测算法提供了基础，有助于推动农业智能化的发展。通过深入研究并利用该数据集，我们可以开发出更高效、智能的农业解决方案。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
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    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签，基于VOC标准进行标注，适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景，并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注，确保了标注框的质量，标签采用VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • 【深度学习数据集】Stanford Dogs Dataset——适用于分类与VOC格式的目标检测
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    Stanford Dogs Dataset是专为图像分类及目标检测设计的数据集，包含超过20,000张狗的照片，按200个品种分类，并采用VOC格式标注。 斯坦福犬类数据集是一个专注于细粒度图像分类研究的图像集合，包含120种不同犬种共计20,580张图片。这些图片是从ImageNet数据库中精选而来，旨在帮助研究人员解决犬种间细微差异的分类问题。该数据集提供了类别标签和边界框注释信息，以支持图像识别和分析任务。 研究者可以在斯坦福大学人工智能实验室的网页上找到数据集的相关资源及更多信息。如果在学术出版物中使用了这个数据集，则应引用以下文献： Aditya Khosla等人，《用于细粒度图像分类的新数据集》，《细粒度视觉分类研讨会（FGVC）》, IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2011年。 J. Deng等人，《ImageNet：大规模层级图像数据库》，IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2009年。 此外，数据集的灵感图片由摄影师Hannah Lim在Unsplash上提供。这个数据集不仅是计算机视觉领域的一个宝贵资源，也是对犬种识别能力的一项挑战，特别是对于那些外观极为相似的犬种，例如巴塞特猎犬和寻血猎犬或是不同年龄阶段的吉娃娃。 个人处理时将图像数据与xml格式的目标检测标签分开。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。