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眼镜检测YOLO格式资料包（含数据集、标注文件及测试代码）.zip

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简介：
本资源包含用于眼镜检测的YOLO格式数据集、标注文件以及测试代码，适用于物体检测模型训练与评估。 “data”文件夹包含所有图像，包括戴眼镜的人和不戴眼镜的人的图像及其相应的注释文件。每个图像文件的名称与对应的注释文件相同，但扩展名为 .jpeg。标注文件提供了戴眼镜人图像中人脸眼镜的边界框坐标信息以及不戴眼镜人图像中人脸的边界框坐标信息。

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  • 眼镜检测YOLO格式资料包（含数据集、标注文件及测试代码）.zip
    优质
    本资源包含用于眼镜检测的YOLO格式数据集、标注文件以及测试代码，适用于物体检测模型训练与评估。 “data”文件夹包含所有图像，包括戴眼镜的人和不戴眼镜的人的图像及其相应的注释文件。每个图像文件的名称与对应的注释文件相同，但扩展名为 .jpeg。标注文件提供了戴眼镜人图像中人脸眼镜的边界框坐标信息以及不戴眼镜人图像中人脸的边界框坐标信息。
     
  • YOLO系列目标检测之横幅检测数据集（包含Yolo格式标签）.zip
    优质
    该数据集专为YOLO算法设计，包含了多种场景下的横幅图像及其对应的Yolo格式标注信息，旨在提升模型在复杂环境中的横幅识别精度。 该数据集是为毕业设计自建的数据集合，包含YOLO格式标签，并可转换成JSON或VOC格式的标签文件。标注精确、背景多样且适用于多种目标检测算法直接使用。 此数据集适合于在校学生、毕业生、教师及科研人员等在计算机视觉（CV）、深度学习和机器学习领域进行研究与项目开发时下载应用，特别适用于户外条幅检测等相关项目的测试与训练。
     
  • YOLO算法用眼镜检测数据集-含2948张标注图片-玻璃版.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法专用的眼镜检测数据集，包含2948张已标注图片，适用于训练和测试智能眼镜识别模型。 yolo系列算法的目标检测数据集包括标签文件可以直接用于模型训练与验证测试。该数据集已经进行了划分，并包含一个配置文件data.yaml，适用于多种YOLO版本（如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10和yolo11）。 数据集中有两种标签格式：一种是YOLO格式的txt文件，另一种是VOC格式的xml文件。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于YOLO格式，每个目标框的信息存储为 ： - `` 表示目标类别的索引（从0开始）； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标，这些值是相对于图像宽度和高度的比例，在0到1之间； - `` 和 `` 则代表目标框的宽度与高度比例。
     
  • YOLO格式的安全帽检测训练数据集标注文件
    优质
    本数据集提供了基于YOLO格式的安全帽检测训练资料，包含大量标注图像及其对应txt文件，适用于开发智能安全监控系统。 安全帽检测训练数据集包含5580张图片的YOLO txt格式标注文件，适合用于安全帽类识别训练。
     
  • YOLOv5安全帽检测数据集-包含yolo和voc格式图片标注
    优质
    简介：本数据集专为YOLOv5设计，聚焦于工地安全帽检测任务，提供详尽的图像及其标注文件（支持Yolo与VOC格式），助力优化模型性能。 YOLOV5安全帽检测数据集可以采用Yolo格式或VOC格式进行存储。这种数据集用于训练YOLOv5模型以识别图像中的安全帽。
     
  • 标注完毕的耳机检测数据集（YOLO格式）
    优质
    本数据集包含大量已标注的耳机图像及其检测信息，采用YOLO格式存储，适用于训练和评估目标检测模型在耳机识别任务中的性能。 该数据集专为耳机检测设计，并采用流行的YOLO（You Only Look Once）框架的标注格式。YOLO是一种实时目标检测系统，在处理图像时将整个图像作为一个单元进行一次评估，从而显著提高了目标检测的速度。这个数据集包含三个部分：训练集、验证集和测试集，这是机器学习模型训练和评估的标准流程。 训练集是模型学习的基础，其中包含了大量带有标注信息的图像，每张图都附带耳机的位置和类别。这些标注以YOLO特有的格式存在，通常是一个文本段落件，记录了每个目标的边界框坐标及类别标签。YOLO定义边界框时使用中心点坐标及其宽度和高度，并用整数表示类别的唯一标识。 验证集用于在训练过程中监控模型性能，在此集合上评估可以了解模型对未见过数据的表现情况，从而避免过拟合现象的发生。测试集则是在完成模型训练后用来衡量其泛化能力的数据集，它主要用于最终的性能报告而不会被用以调整参数。 `README.roboflow.txt` 和 `README.dataset.txt` 文件可能包含有关创建者信息、数据来源及构建过程等详细资料；同时，`data.yaml`文件可能会定义模型训练时所需的配置选项。每个集合（train, valid, test）都应分别包括多个图像及其对应的标注文本段落件。 为了使用这个数据集，你需要一个能够处理YOLO格式的深度学习库，如Darknet或者TensorFlow的 yolov3 库。加载并解析标注后，你可以用这些数据来训练YOLO模型，并在验证集中定期评估其性能以调整参数设置；最终利用测试集进行性能测试确保实际应用中的有效检测能力。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
    优质
    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。
     
  • 水下渔网检测数据集（包含VOC与YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集提供水下渔网的各种图像样本及其标注信息，兼容VOC和YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练及评估。 本代码的数据集是专为水下渔网检测设计的，并包含两种格式：VOC格式和yolo格式。 在VOC格式数据集中： - 图片存储于JPEGImages文件夹内。 - 对应的标注信息保存在Annotations文件夹下的xml标签中。这些xml文件详细记录了每张图片中的渔网对象的位置、尺寸及类别等信息，通常使用矩形框来标定目标位置。 而在yolo格式数据集中： - 图片存储于images文件夹内。 - 对应的标注信息则保存在labels文件夹下的txt标签中。此外还包括train.txt和val.txt两个划分好的训练集与验证集列表文件。 - yolo格式的数据组织方式简单高效，每行代表一个目标对象，并包含类别、中心点坐标以及宽度高度等参数。 这两种数据集都包含了丰富的标注信息，非常适合用于训练各种图像识别及目标检测算法。通过这些模型的训练，可以实现对水下环境中渔网的位置、大小和数量进行自动识别，从而帮助渔业管理机构更好地了解资源利用状况，并有助于减少非法捕捞行为对海洋生态系统的破坏。 总的来说，该数据集为计算机视觉技术在水下环境监测与保护中的应用提供了重要支持。