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YOLO目标检测与面部表情识别数据集，含25200余张标注图片，开箱即用

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简介：
本数据集包含超过25200张图像，专为YOLO目标检测及面部表情识别设计。内容详尽、注释清晰，支持快速部署与应用开发，实现高效模型训练与测试。 该数据集包含用于YOLO目标检测的面部表情识别图像以及25200多张已标记的数据样本，可以直接使用。 此数据集中包括8个类别：愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤与惊喜。参考效果展示已在相关博客文章中有详细介绍。更多资源可通过提供的链接下载获得。

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  • YOLO目标检测与面部表情识别数据集，含25200余张标注图片，开箱即用
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    本数据集包含超过25200张图像，专为YOLO目标检测及面部表情识别设计。内容详尽、注释清晰，支持快速部署与应用开发，实现高效模型训练与测试。 该数据集包含用于YOLO目标检测的面部表情识别图像以及25200多张已标记的数据样本，可以直接使用。 此数据集中包括8个类别：愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤与惊喜。参考效果展示已在相关博客文章中有详细介绍。更多资源可通过提供的链接下载获得。
     
  • yolo算法用行李箱检测数据集-含749张标注图片.zip
    优质
    此资源包含一个专门针对YOLO算法优化的行李箱检测数据集，共有749张带有精确标注的图像，适用于物体识别和智能监控系统开发。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于模型训练及验证测试。该数据集已划分好，并附有配置文件data.yaml，适用于多种yolo版本（包括yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11）。 标签格式有两种：一种是yolo格式的txt文件，另一种是voc格式的xml文件。两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于yolo格式： - 其中表示目标类别的索引（从0开始）。 - 和是目标框中心点的坐标，这些值为图像宽度和高度的比例，并且范围在0到1之间。 - 和则是以比例形式给出的目标框尺寸。
     
  • 风力涡轮机表面损伤检测数据集（含万余张图片及yolo格式标注）
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    本数据集包含超过一万张图像，专为风力涡轮机表面损伤检测设计，并提供YOLO格式标签，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含用于风力涡轮机表面损坏检测的无人机航拍分块图像，共约1万张图片，其中3000张左右附有标签。标签文件为txt格式，并采用yolo标准进行标注，涵盖脏污和损坏两种缺陷类型。此数据集适用于图像识别、目标检测等计算机视觉应用领域。
     
  • 老鼠图片目标检测数据集【包含约1100张标注图片，采用YOLO格式】
    优质
    这是一个专为老鼠图像设计的目标检测数据集，内含大约1100张标注图片，并且采用了流行的YOLO格式，非常适合训练和优化目标检测模型。 老鼠图像目标检测数据集已包含约1100张图片，并且已经按照YOLO格式进行了标注。 类别数量为1：老鼠（详情参考classes文件）。 该数据集已被划分为训练集与测试集，如需可视化，请运行show脚本即可。
     
  • VOC目标检测数据集（人脸表情识别8类）B版 - 8197张图片，适用于Yolo训练
    优质
    本数据集为VOC格式的人脸表情图像集合，包含8种基本情绪类别，共8197张图片，优化升级版本，专为YOLO目标检测算法的训练与测试设计。 数据集采用Pascal VOC格式存储（不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件），仅包含jpg图片及对应的xml标注文件。总共有8197张图片，每一张都有相应的XML标注文件。 该数据集中有八种不同的类别： - sad - disgust - anger - surprised - happy - fear - contempt - neutral 各类别的标注数量如下： sad：1024个标记框； disgust：1025个标记框； anger：1025个标记框； surprised：1024个标记框； happy：1024个标记框； fear：1025个标记框； contempt：1025个标记框； neutral：1025个标记框。 标注工具使用的是labelImg，具体规则是对每个类别进行矩形区域的绘制。本次发布包含A、B、C和D四个不同的版本，各版本之间没有文件名重复的情况，可以下载后混合用于训练。 请注意，数据集不保证所训练模型或权重文件的精度，只确保标注信息准确合理。
     
  • YOLO目标检测-深度学习抽烟识别数据集（含5000张图片）.zip
    优质
    本数据集包含5000张图像，专为YOLO算法训练和评估设计，用于检测图像中的抽烟行为，助力深度学习研究与应用。 深度学习-YOLO目标检测yolov5抽烟识别检测数据集包含5000张图片，这些图片使用lableimg软件进行了标注，标签格式有两种：xml和txt。
     
  • VOC目标检测数据集（人脸表情识别8类）A版 - 8279张图片，适合Yolo训练
    优质
    本数据集为VOC格式的人脸表情识别专用，包含8279张图像，涵盖8种基本表情类别。精心标注，适配YOLO模型的高效目标检测需求。 数据集格式为Pascal VOC（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml标注）。该数据集中共有8279张图片与相应的8279个标注文件。 标注类别总数为8种：恐惧、悲伤、惊讶、轻蔑、愤怒、中立、厌恶和快乐。各分类的具体数量如下： - 恐惧: 1035 - 悲伤: 1035 - 惊讶: 1035 - 轻蔑: 1035 - 愤怒: 1035 - 中立: 1034 - 厌恶: 1035 - 快乐: 1035 标注工具为labelImg，规则是对每个类别进行矩形框的绘制。本次数据集发布包括A、B、C和D四个版本，各版本之间没有文件名重叠。 重要提示：本数据集中提供的模型训练资料仅限于准确且合理的标记信息，并不对所生成模型或其权重精度提供任何保证。
     
  • YOLO+吸烟数据集+目标检测+机器视觉识别+含5000张图片的抽烟识别数据集
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    本项目结合YOLO算法与包含5000张图像的专门吸烟数据集，致力于提高在各种场景下的吸烟行为的目标检测精度和效率，推动机器视觉技术的应用。 Yolo吸烟检测数据集是一种用于训练和测试YOLO模型的数据集，旨在识别图像中的吸烟行为。该数据集包含超过5000张样本图片，涵盖了多种场景下的吸烟情况，如室内、室外以及人群密集的地方。 此数据集支持YOLOV5和YOLOV8格式的标注，并且包括各种姿势和环境下的吸烟图片近5000张以上；文件分为images（图像）和labels（标注好的txt文件），其中个人使用labelImg软件手动进行标签制作。在Yolov5和Yolov8模型上测试后，mAP@0.5的识别率超过0.8。 对于熟悉这一领域的用户来说，可以直接下载并使用该数据集。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
    优质
    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集，包含7504张已标注图像，采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本（如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11）划分好。 数据集中有两种格式的标签：yolo格式（txt文件）和VOC格式（xml文件），分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始计数） - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值，这些数值是相对于图像宽度与高度的比例，并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例，同样也是以图像尺寸为基准计算得出。