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包含4576张图片及训练好的.xml文件的摔倒数据集

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简介：
本数据集包含了4576张图像和一个预训练模型的XML文件，专为检测和识别人体摔倒事件设计，适用于机器学习与计算机视觉研究。 包含4576张摔倒数据集的图片及训练好的.xml文件，可用于训练生成智能识别摔倒的.pth模型和.h5模型。

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  • 包含4576张图片及训练好的.xml文件的摔倒数据集
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    本数据集包含了4576张图像和一个预训练模型的XML文件，专为检测和识别人体摔倒事件设计，适用于机器学习与计算机视觉研究。 包含4576张摔倒数据集的图片及训练好的.xml文件，可用于训练生成智能识别摔倒的.pth模型和.h5模型。
     
  • 包含5000+图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集
    优质
    这是一个庞大的摔倒检测数据集，内含超过5000张图片以及对应的XML和TXT格式标签文件，为研究与开发跌倒检测系统提供了宝贵资源。 提供包含5000多张图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集，适用于YOLO等模型进行训练与检测。
     
  • 172张精心挑选的摔倒数据集，含手工精细标注的未摔倒与摔倒类别，内有jpg图片及xml文件
    优质
    本数据集包含172张精心挑选的照片及其XML标签文件，详细区分了未摔倒和摔倒两类场景，适用于训练深度学习模型进行姿态识别和安全监控。 这套数据集包含172张精心挑选的图片，每一张都手工精细标注了未摔倒和摔倒两类标签，并附有jpg格式的图像文件和xml格式的标注文件。该数据集适用于yolov4或yolov5模型训练，经过适当训练后可以达到超过95%的准确度。
     
  • 5000+图片的摔倒检测数据集，包含xml和txt标签
    优质
    这是一个包含了超过5000张图片的摔倒检测数据集，每一张图片都详细标注了XML及TXT格式的标签信息，旨在促进跌倒事件自动识别技术的发展与应用。 摔倒检测数据集包含5000多张图片及其对应的xml和txt标签文件。
     
  • 已训练好的摔倒检测模型
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    该简介针对一个已经完成训练的摔倒检测模型进行说明。此模型通过分析人体动作数据来精准识别潜在的跌倒事件，旨在为老年人或行动不便者提供及时的安全保障。 姿态检测模型已经训练完成，配置环境后即可使用，能够识别摔倒情况。
     
  • 包含训练集与验证集的跌倒检测数据集（500张图片，适用于YOLO模型）
    优质
    本数据集专为跌倒检测设计，含500张图像，并区分训练和验证两部分，完美匹配YOLO算法需求，助力高效准确的目标识别研究。 数据已由DK数据工作室整理完毕，并划分了训练集和验证集，包含接近500张照片，每张照片带有txt格式的标注文件，可以直接用于YOLO目标检测项目。
     
  • 包含340张图片的水果XML标注数据集
    优质
    这是一个含有340张图片的水果XML标注数据集，适用于训练和测试图像识别模型，助力于水果分类与识别的研究。 我们有一个水果数据集，包含三种类别：苹果、香蕉和葡萄。整个数据集中共有340张图片，并且这些图像的标签是以XML格式进行标注的。使用的标注工具是精灵标注助手。
     
  • 水果数据训练集及生成的XML文件
    优质
    本项目包含一个详细的水果数据训练集，以及自动生成的XML格式标注文件，用于图像识别和分类模型的训练。 水果识别所需的训练样本集以及生成的XML文件已经准备好。训练样本集中的图片已进行归一化处理，可以直接使用。
     
  • 行人数据集（含1.7万张图片及对应XML文件）.zip
    优质
    该资源包包含行人相关的图像数据集，总计超过1.7万张图片，并附有对应的XML标注文件，适用于目标检测和行人识别研究。 街上的路人与训练模型中的表现一致，并且这些路人的行为自然，没有任何摆拍的痕迹。XML文件是通过自动标注生成的，因此可能不如手动标注准确，存在漏检的情况。