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VOC2007数据集的YOLO格式版本

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简介：
本资料介绍了将PASCAL VOC 2007数据集转换为YOLO对象检测模型所需的格式版本，提供详细的数据标注和文件组织方式说明。 我已经将数据集处理成YOLO格式，可以直接用于训练YOLO相关模型而无需进行额外的数据划分或转换工作。该数据集包含：训练集2501个样本、验证集2510个样本以及测试集4952个样本。

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  • VOC2007数据集的YOLO格式版本
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    本资料介绍了将PASCAL VOC 2007数据集转换为YOLO对象检测模型所需的格式版本，提供详细的数据标注和文件组织方式说明。 我已经将数据集处理成YOLO格式，可以直接用于训练YOLO相关模型而无需进行额外的数据划分或转换工作。该数据集包含：训练集2501个样本、验证集2510个样本以及测试集4952个样本。
     
  • 将VOC2007数据集转换为YOLO格式
    优质
    本项目介绍了一种高效的方法，用于将Pascal VOC 2007数据集中的图像和标注信息转化为YOLO对象检测模型所需的格式，助力快速实验与开发。 VOC2007数据集采用的是xml格式，而这种格式不适合用于运行YOLOv5算法。因此，需要将VOC2007数据集转换为适合YOLO的格式，以便对经过调整的YOLO模型进行评估。
     
  • DOTA数据集的YOLO格式版本
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    本数据集为DOTA数据集的YOLO格式版本，旨在提供适用于目标检测任务中YOLO模型训练和测试的数据支持。 1. 使用长边表示法。 2. 数据集包含切割后的原始数据及标签，其中gap为200，subsize为1024。 3. 提供了yolo格式标签的可视化示例。 4. 自动删除没有目标的图像。
     
  • TinyPerson数据集的YOLO格式版本
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    本数据集为TinyPerson数据集的YOLO格式版本，包含大量行人检测标注信息，适用于训练和评估行人检测模型性能。 数据集包含1532个样本图片，并已使用VOC xml和YOLO txt两种格式进行标注。其中，YOLO TXT格式的数据已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。这些数据适用于小目标检测模型的训练，在机器学习、深度学习及人工智能领域具有应用价值，并且可以利用Python语言在PyCharm等开发环境中进行相关工作。
     
  • XRay YOLO格式数据集
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    本数据集为XRay图像定制，采用YOLO格式标注，旨在提升医学影像中物体检测精度与速度，适用于胸部疾病辅助诊断研究。 Xray yolo格式数据集是指用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像的数据集合。这种类型的数据集通常包含大量标注了目标位置和类别的图片，以便于深度学习算法理解和识别特定类型的物体或异常情况。 重写后的文本如下： Xray YOLO格式数据集用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像集合。这类数据集中包含了经过精确标注的目标位置及类别信息，有助于深度学习系统更有效地辨识和分类特定对象或异常状况。
     
  • FasterRCNN和YOLO的VOC2007数据集制作工具
    优质
    本工具旨在简化Faster R-CNN与YOLO模型在VOC2007数据集上的准备过程，助力快速高效地进行目标检测算法的研究与应用开发。 这是一个非常好用的目标检测数据集制作工具，能制作VOC2007+VOC2012格式的数据集。目前生成的XML文件中包含的是绝对路径，请将图片数据集放置在合适的文件夹下。
     
  • 将Labelme标注的数据集转换为VOC2007格式
    优质
    本项目提供了一种有效的方法，用于将LabelMe平台上的图像数据及注释信息转换成Pascal VOC 2007标准格式。该过程简化了大规模视觉识别任务的数据预处理步骤，便于用户使用多种现有的计算机视觉工具和库进行进一步分析与训练。 将Labelme标注的数据转换为VOC格式，用于制作物体检测数据集。
     
  • 口罩数据集，YOLO格式
    优质
    这是一个专门用于训练和测试目标检测模型的口罩数据集，采用流行的YOLO格式存储标注信息，便于研究人员使用。 口罩数据集以及YOLO格式的口罩数据集用于Yolovx模型检测是否佩戴口罩。
     
  • bdd100k数据集的Yolo格式版本（含标签和图像数据）.zip
    优质
    本资料包包含BDD100K数据集中车辆检测任务所需的数据，已转换为YOLO格式，包括标注文件与原始图像。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，适用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。BDD100K的数据标签已经转换为YOLO格式，其中训练集包括70k张图片，验证集包含10k张图片。如果有任何问题，请通过平台的私信或留言功能与我联系。