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YOLO输电线路电力金具检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar

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简介：
该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO输电线路电力金具检测数据集，附有VOC、COCO和YOLO格式标注文件及训练指南。 该数据集包含用于输电线路电力金具检测的高质量真实场景图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg标注软件进行标注，确保了高精度的边界框，并提供了VOC（xml）、Coco（json）及YOLO（txt）三种格式标签文件，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。 此外还附赠有搭建YOLO环境、训练案例教程以及数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集和测试集。 详情介绍与更多相关资源可参考博主的分享文章。如有需要获取更大数量的数据或其他类型的数据，请直接联系作者进行咨询。

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  • YOLO输电线路电力金具检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO输电线路电力金具检测数据集，附有VOC、COCO和YOLO格式标注文件及训练指南。 该数据集包含用于输电线路电力金具检测的高质量真实场景图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg标注软件进行标注，确保了高精度的边界框，并提供了VOC（xml）、Coco（json）及YOLO（txt）三种格式标签文件，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。 此外还附赠有搭建YOLO环境、训练案例教程以及数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集和测试集。 详情介绍与更多相关资源可参考博主的分享文章。如有需要获取更大数量的数据或其他类型的数据，请直接联系作者进行咨询。
     
  • YOLO苹果目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO苹果目标检测数据集，附有转换为VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件，并提供数据划分及训练指导的资源包。 该数据集包含高质量的苹果目标检测图片，适用于真实场景的各种情况，并使用lableimg软件进行精确标注。标签以VOC（xml）、Coco（json）以及YOLO（txt）三种格式存储在不同的文件夹中，可以直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠了关于如何搭建YOLO环境、训练案例教程及数据集划分脚本等资料，用户可以根据需要自行划分训练集、验证集和测试集。
     
  • YOLO垃圾检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了YOLO垃圾检测的数据集，内含1000张图片及其在VOC、COCO和YOLO格式下的标注文件，附带数据划分脚本及详细的训练指南。 该数据集包含高质量的真实场景图片，适用于YOLO垃圾目标检测任务。使用lableimg软件进行标注，确保了标注框的质量，并提供了VOC (xml)、Coco (json) 和 YOLO(txt) 三种格式的标签文件，分别存储在不同的文件夹中，以便直接用于YOLO系列的目标检测模型训练。 此外还附赠了YOLO环境搭建教程和数据集划分脚本。用户可以根据需求自行将数据集划分为训练、验证及测试三个部分。
     
  • YOLO跌倒检测数据集（包含1000张图像）及VOC/COCO/YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO跌倒检测数据集，附带了详细的VOC、COCO和YOLO格式标注文件以及用于数据集划分的脚本和训练指南。 该数据集包含1类跌倒/摔倒目标检测的20,000张图片，并使用LabelImg软件进行标注。类别包括：跌倒 / 摔倒（一个类别）。资源内提供YOLO格式标签(txt文件)、VOC格式标签(xml文件)和COCO格式标签(json文件)，每一张图片都有对应的标签，分别存放在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档(YOLO环境搭建+训练案例)及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求自行按比例划分训练、验证和测试数据集。 免责声明：该数据集可能无法满足所有人的需求，仅提供合理的标注信息，并不对由此生成的模型或权重文件精度做任何保证（如果对精度有较高要求可以使用LabelImg软件进行微调标框），请注意避免误购。如不存在资源缺失问题，则不再负责处理相关事宜。
     
  • YOLO背包目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图片的YOLO背包目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及数据划分脚本，并配有详细的训练指导。 该数据集包含YOLO背包目标检测的高质量真实场景图片，覆盖多种不同的应用场景，并附带训练教程及数据划分脚本，便于用户根据需求自行将数据划分为训练、验证与测试集合。 所有图像使用lableimg软件进行标注，确保了高精度和一致性。标签以VOC（XML）、COCO（JSON）以及YOLO（TXT）三种格式提供，并分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列目标检测任务的开发与研究工作。
     
  • YOLO红外多目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图像的YOLO红外多目标检测数据集，以及相应的VOC、COCO和YOLO格式标注文件。此外还包含数据集划分脚本及详尽的训练指导说明。 YOLO红外多目标检测数据集包含真实场景的高质量图片，并且覆盖多种不同的使用场景。这些图像通过lableimg标注软件进行标记，确保了较高的标注质量。标签以VOC（xml）、Coco（json）以及Yolo（txt）三种格式存在不同文件夹中，便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供了一套完整的教程和脚本帮助用户搭建YOLO环境并完成训练案例的实践操作，并包含数据集划分脚本以支持根据需求自行定义训练、验证与测试的数据集。
     
  • YOLO肺结节检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源提供了一个包含1000张肺部CT扫描图像的数据集，用于肺结节的自动检测。包括VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及数据划分与模型训练指导。 该数据集包含用于肺结节目标检测的高质量真实场景图片，并且涵盖多种不同场景。使用lableimg标注软件进行标记，确保了高精度的标注框质量。标签以VOC（xml）、Coco（json）以及YOLO（txt）三种格式存储于不同的文件夹中，可直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供了YOLO环境搭建、训练教程及数据集划分脚本，用户可根据需要自行进行训练集、验证集和测试集的划分。
     
  • YOLO行人目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO行人目标检测数据集，附有VOC、COCO及YOLO格式标注文件、数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含高质量的真实场景行人目标检测图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同的文件夹中，便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有详细的YOLO环境搭建指南、训练案例教程和数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集以及测试集。 该行人目标检测数据集详情及相关信息可以参考相应博客文章进行了解。
     
  • YOLO车辆分类检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO车辆分类检测数据集，内含转换为VOC、COCO和原生YOLO格式的标注文件，以及用于数据集划分和模型训练指导的脚本。 该数据集包含用于YOLO车辆分类检测的真实场景高质量图片，涵盖多种场景。附赠训练教程及数据集划分脚本，用户可根据需求自行将数据划分为训练集、验证集与测试集。 标注工作使用lableimg软件完成，确保了较高的标注框质量，并提供了voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式的标签文件。这些不同类型的标签分别存放在各自独立的文件夹内，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • YOLO目标检测用X光安检数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO和YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了一套专为X光安检图像设计的目标检测数据集，内含1000张图片及其VOC、COCO和YOLO格式的标注文件，附带数据划分及训练教程。 该数据集包含用于YOLO目标检测的X光安检图像，这些图像是高质量的真实场景图片，并且使用lableimg软件进行了标注，确保了标注框的质量高。标签以VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式提供，并分别存放在不同文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有搭建YOLO环境的教程和训练案例说明以及数据集划分脚本，用户可以根据自身需求自行将数据划分为训练集、验证集与测试集。更多关于该数据集的信息可以在相关博客文章中找到。