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Yolo算法相关-网球球员数据集-含551张标注图片的球与球员.zip

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简介:
本数据集包含551张标注图片,专注于网球比赛中的球员和球的识别,适用于YOLO算法的训练与测试。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签,可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经划分好,并且包含了配置文件data.yaml,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签:一种是yolo格式(txt文件),另一种是voc格式(xml文件)。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。其中,yolo格式的具体内容如下: : - `` 表示目标的类别索引,从0开始。 - `` 和 `` 是目标框中心点的x和y坐标值,这些数值是相对于图像宽度和高度的比例值,并且范围在0到1之间。 - `` 和 `` 则表示目标框的实际宽度和高度比例,同样也是相对于图像尺寸计算得出。

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  • Yolo--551.zip
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    本数据集包含551张标注图片,专注于网球比赛中的球员和球的识别,适用于YOLO算法的训练与测试。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签,可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经划分好,并且包含了配置文件data.yaml,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签:一种是yolo格式(txt文件),另一种是voc格式(xml文件)。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。其中,yolo格式的具体内容如下: : - `` 表示目标的类别索引,从0开始。 - `` 和 `` 是目标框中心点的x和y坐标值,这些数值是相对于图像宽度和高度的比例值,并且范围在0到1之间。 - `` 和 `` 则表示目标框的实际宽度和高度比例,同样也是相对于图像尺寸计算得出。
  • YOLO用篮、排-3509.zip
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    本资源包含YOLO算法所需的篮球、排球及网球图像数据集,共计3509张带有详细标注的图片,适合进行目标检测模型训练与测试。 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及验证测试。该数据集已划分好,并附带了配置文件data.yaml,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 数据集中有两种格式的标签:一种是YOLO格式(txt文件),另一种是VOC格式(xml文件)。这两种类型的标签分别存放在不同的文件夹中,且这些文件名通常会包含部分类别名称。对于YOLO格式的数据,其标注方式为: ,其中: - `` 表示目标的类别索引(从0开始)。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像宽度和高度上的比例坐标,范围为0到1之间。 - `` 和 `` 则是相对于图像尺寸的比例值来描述目标框的实际大小。
  • Yolo-1956运动.zip
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    本资源提供了一个独特的Yolo算法训练资料包,包含1956张网球场景下的标记图像,涵盖网球场地及运动员等多个类别,适用于深度学习研究和模型训练。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签,可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已经划分好,并且包含了适用于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10及Yolo11的配置文件(data.yaml)。此外,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,从0开始; - `` 和 `` 是目标框中心点的坐标,相对于图像宽度和高度的比例值,在0到1之间; - `` 和 `` 是目标框的实际大小,同样以比例形式表示。
  • 10714及Yolov7格式TXT文件,能精准识别裁判、足、守门,准确率达89.8%
    优质
    本足球数据集包含10714张图片及其Yolov7格式的标注文件,精准定位裁判员、足球、守门员及球员,识别准确率高达89.8%。 足球数据集包含10714张图片,涵盖了丰富的比赛场景,并包括裁判员、足球、守门员及球员等多种常见对象。为了便于研究者与开发者进行图像识别和分析,这些图片已经过标注并采用yolov7格式的txt文件记录边界框和类别标签。 数据集分为训练集(train)、验证集(valid)和测试集(test)。训练集用于构建模型参数;验证集则用来优化模型、防止过度拟合;而测试集则是评估最终性能的标准。这种划分确保了模型在实际应用中的泛化能力和鲁棒性。 标注的准确度高达89.8%,这为生成高识别率的模型提供了坚实的基础。人工检查和核对是保证准确性的重要环节,尤其是在处理如足球比赛这样动态变化快、对象间交互频繁的情况时尤为重要。 该数据集包含了各种场景下的丰富画面,覆盖了比赛的不同阶段及情况,有助于学习复杂的视觉模式。基于yolov7格式标注的图像训练可以开发出高效识别关键角色和物品的深度学习模型,并应用于体育赛事分析、实时监控、辅助裁判决策以及增强现实等众多领域。 数据集的发布为计算机视觉与图像处理领域的研究者提供了宝贵的资源,有助于推动技术进步及应用发展。通过深入挖掘此数据集,可探索更高效的图像识别算法,在足球比赛及其他相关领域带来创新的应用和发展。
  • 文件
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    这是一个包含篮球相关数据的数据集,包括丰富的图片素材及其对应的标注文件,适用于各类研究与开发工作。 篮球数据集包含图片及对应的标注文件,可用于目标检测任务。
  • 运动
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    本数据集包含大量职业足球运动员的信息,涵盖个人资料、技术统计、比赛表现等多个维度,旨在为数据分析与研究提供详实素材。 该数据集包含10441名足球运动员的详细信息,每条记录代表一名球员,并且每位球员有61项属性特征。数据集中存在缺失值的情况。每个球员在转会市场上的价值各不相同,本研究的目标是通过分析球员的各项能力和相关信息来预测他们的市场价格。这些数据来源于FIFA2018年版本的资料。
  • /足运动价格预测
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    本数据集专注于足球运动员转会市场的价格预测,包含球员表现、位置、年龄等详细信息,旨在通过历史数据分析来评估和预测球员价值变动趋势。 足球运动员的价格预测涉及参加欧洲、亚洲或美国联赛的球员的数据分析。
  • FIFA 21队完整库/更新至12.20 国际足联21最新...
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    本资料库提供FIFA 21中所有最新的球员及球队信息,更新至12月20日版本,是足球游戏爱好者的必备参考。 使用pydantic来收集此数据集。该数据集包含最少的惊喜元素。请尽量减少预处理的时间,因为这个数据集与国际足联20的数据集相关。数据文件包括:players_fifa21.csv 和 teams_fifa21.csv。
  • (YOLO)
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    足球数据集(YOLO)是一款专为足球视频分析设计的数据集合,利用先进的YOLO算法精准捕捉并标注球员动作与位置信息,助力研究者深入探究运动科学及战术分析。 有2724张足球图片,其中包括近距离和远距离拍摄的足球比赛照片,并配有对应的标注文件,格式为xml和txt。
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    本资料包包含一个专注于人与火灾场景识别的数据集,内含9700张经过详细标注的图像,旨在优化YOLO算法在灾害监测和安全预警中的应用。 yolo系列算法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。该数据集已划分好,并提供了一个配置文件data.yaml以支持yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等不同版本的算法使用。 标签格式包括两种:一种是yolo格式(txt文件),另一种是voc格式(xml文件)。这两种格式分别存储在不同的文件夹中。其中,yolo格式的具体内容为: : - `` 表示目标的类别索引,从0开始计数。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像中的比例坐标(范围是0到1)。 - `` 和 `` 则代表目标框相对于整个图像宽度和高度的比例尺寸。