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蝼蛄数据集VOC手标1300张

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简介:
简介:本数据集包含1300张针对蝼蛄的手动标注图片,遵循PASCAL VOC标准格式,为机器学习和计算机视觉研究提供高质量训练资源。 蝼蛄目标检测VOC数据集包含1300张手动标注的图片。

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客服
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  • VOC1300
    优质
    简介:本数据集包含1300张针对蝼蛄的手动标注图片,遵循PASCAL VOC标准格式,为机器学习和计算机视觉研究提供高质量训练资源。 蝼蛄目标检测VOC数据集包含1300张手动标注的图片。
  • 1876VOC+YOLO格式
    优质
    本数据集包含超过1876张鼠标的标注图像,采用VOC和YOLO两种格式,适用于物体检测算法的研究与训练。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1876 标注数量(xml文件个数):1876 标注数量(txt文件个数):1876 标注类别数:1 标注类别名称:[mouse] 每个类别标注的框数: mouse 框数 = 2261 总框数:2261 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • [][VOC][正版]猪的VOC-2856
    优质
    这是一个包含2856张图像的正版猪的VOC数据集,适用于物体检测、图像分类等计算机视觉任务的研究与开发。 数据集格式:Pascal VOC(仅包含jpg图片及其对应的xml文件) 图片数量(jpg文件个数):2856 标注数量(xml文件个数):2856 标注类别数:1 标注类别名称:pig 每个类别标注的矩形框数目:pig 类别共有 5335 个矩形框。 使用标注工具:labelImg 标注规则:对目标进行矩形标记。
  • 注的1400叶蝉VOC
    优质
    本数据集包含超过1400张经过详细分类和标注的叶蝉发声样本图片,为研究昆虫声音交流机制提供了宝贵的资源。 1400张叶蝉数据集的深度学习训练使用了手动标注的方法。
  • [][VOC][正版]人员跌倒VOC-8067
    优质
    本数据集包含8067张图像,专注于检测和识别人员跌倒场景,适用于VOC格式,为研究与开发提供宝贵资源。 数据集格式为Pascal VOC(不含分割的txt文件),仅包含jpg图片及其对应的xml标注文件。总共有10564张图片及相应的10564个标注文件,涉及2个类别:person 和 down。 具体标记数量如下: - person 类别框数总计9031 - down 类别框数总计3087 使用工具为labelImg进行矩形框的绘制。数据集主要关注人员跌倒和不跌倒两类情况,其中down表示跌倒状态,person则代表非跌倒状态。 由于用户反馈不佳,我们更新并优化了该数据集以提高其质量与实用性。请注意:本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注信息。 最后更新时间是2023年2月11日。
  • VOC注的火焰识别3000
    优质
    本数据集包含3000张经过VOC格式标注的火焰图像,旨在支持火焰检测与识别的研究和应用开发。 本数据集包含的火焰类别有“蜡烛火苗”、“森林大火”、“城市火灾”等,适用于进行火焰识别的目标检测初学者或与火焰识别相关的项目用户学习训练使用。
  • 高质量的注人车识别VOC1000
    优质
    本数据集包含1000张高质量图片,每一张都经过精细的人工标注,准确标示出行人和车辆的位置及类别信息,适用于训练与评估视觉目标检测算法。 高质量的人车识别VOC数据集包含1000张图片(xml文件),本人亲测训练后检测效果良好,所有标注均为纯手工完成,质量有保证。
  • 注的椿象VOC800(臭虫)
    优质
    本数据集包含800张经标注的椿象挥发性有机化合物(VOCs)图片,旨在支持农业害虫防治研究与模型训练。 农业害虫椿象数据集包含800张已标注的VOC格式图片,另外还有臭虫的数据集也包含了800张已标注的图片。
  • [][VOC][正版]老鼠 3001
    优质
    本数据集包含3001张与老鼠相关的高质量图像,旨在为学术研究、模型训练等提供正版授权的丰富资源。 数据集格式:Pascal VOC 格式(仅包含 jpg 图片、对应的 xml 文件以及对应 yolo 格式的 txt 文件) 图片数量 (jpg 文件个数) :3001 标注数量 (xml 文件个数) :3001 yolo 格式数量 (txt 文件个数) :3001 标注类别数目:1 标注类别名称:[rat] 每个类别的标注框数量: rat 计数 = 3958 使用工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框