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YOLO火焰与烟雾目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO、Yolo格式标注+划分脚本+训练指南.rar

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简介：
该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO火焰与烟雾目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及详细的训练指南。 该数据集包含YOLO火焰烟雾目标检测的真实场景高质量图片，涵盖多种场景。使用lableimg工具进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同的文件夹中，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供YOLO环境搭建指南和训练案例教程，以及数据集划分脚本。用户可根据需要自行划分训练集、验证集与测试集。

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  • YOLO火焰与烟雾目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO、Yolo格式标注+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO火焰与烟雾目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及详细的训练指南。 该数据集包含YOLO火焰烟雾目标检测的真实场景高质量图片，涵盖多种场景。使用lableimg工具进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同的文件夹中，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供YOLO环境搭建指南和训练案例教程，以及数据集划分脚本。用户可根据需要自行划分训练集、验证集与测试集。
     
  • YOLO火焰与烟雾目标检测数据集（包含5000张图像）+VOC、COCO及YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
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    该资源提供了一个含有5000张图像的YOLO火焰与烟雾检测数据集，包括VOC、COCO和YOLO格式标签，以及数据划分脚本和详细训练指南。 该数据集包含5000张图片，并使用lableimg软件进行标注，类别标签为“fire”和“smoke”。资源内提供yolo格式（txt文件）、voc格式（xml文件）以及coco格式（json文件）三种类型的标签，每一张图片对应一个相应的标签，这些标签按照不同格式存放在不同的文件夹中。可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外，还附赠了关于如何搭建YOLO环境、训练案例教程和数据集划分脚本的资料。用户可以根据自己的需求自行按比例将数据划分为训练集、验证集以及测试集。 该数据集详情及更多相关信息可以在相关博客文章中找到。请注意，此数据集中提供的标注是合理的，但不对基于这些数据所训练模型或权重文件的效果做出任何保证，请根据自身需要谨慎购买。如果不存在资源缺失的问题，则概不负责处理其他问题。
     
  • YOLO火灾火焰目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练教程.rar
    优质
    该资源提供了一个包含1000张图像的YOLO火灾火焰目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO格式标签、数据划分脚本及详细训练教程。 该数据集包含YOLO火灾火焰目标检测的高质量真实场景图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式的标签文件，分别存储在不同的文件夹中以方便直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有搭建YOLO环境及训练案例教程和数据集划分脚本，用户可根据自身需求自行调整训练集、验证集与测试集的比例。
     
  • YOLO背包目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包括1000张图片的YOLO背包目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO三种格式的标注文件及数据划分脚本，并配有详细的训练指导。 该数据集包含YOLO背包目标检测的高质量真实场景图片，覆盖多种不同的应用场景，并附带训练教程及数据划分脚本，便于用户根据需求自行将数据划分为训练、验证与测试集合。 所有图像使用lableimg软件进行标注，确保了高精度和一致性。标签以VOC（XML）、COCO（JSON）以及YOLO（TXT）三种格式提供，并分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列目标检测任务的开发与研究工作。
     
  • YOLO烟叶病害检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO烟叶病害检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO格式标注文件及划分脚本，配备详细的训练指导文档。 该数据集包含150张高质量的烟叶病害真实场景图片，格式为jpg，并分为训练集和验证集。使用lableimg标注软件进行标注，提供了高精度的YOLO格式（txt标签）注释文件，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。此外，还提供代码、演示视频以及安装教程等资源供用户参考。数据详情及更多下载信息可在相关博客文章中查看。
     
  • YOLO行人目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO行人目标检测数据集，附有VOC、COCO及YOLO格式标注文件、数据划分脚本和详细的训练指导。 该数据集包含高质量的真实场景行人目标检测图片，涵盖多种不同场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同的文件夹中，便于直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有详细的YOLO环境搭建指南、训练案例教程和数据集划分脚本。用户可以根据自身需求灵活地将数据划分为训练集、验证集以及测试集。 该行人目标检测数据集详情及相关信息可以参考相应博客文章进行了解。
     
  • YOLO二维码目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了一个包括1000张图像的YOLO二维码目标检测数据集，附有转换为VOC、COCO及原生YOLO格式的标注文件，并包含数据集划分与模型训练指导。 该数据集包含用于YOLO二维码检测的真实场景高质量图片，共3100张jpg格式的图片，并分为训练集和验证集。所有标注工作使用lableimg软件完成，确保了高精度的边界框质量及符合YOLO系列目标检测要求的txt标签格式。详情可参考相关博客文章以获取更多信息。
     
  • YOLO跌倒检测数据集（包含1000张图像）及VOC/COCO/YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO跌倒检测数据集，附带了详细的VOC、COCO和YOLO格式标注文件以及用于数据集划分的脚本和训练指南。 该数据集包含1类跌倒/摔倒目标检测的20,000张图片，并使用LabelImg软件进行标注。类别包括：跌倒 / 摔倒（一个类别）。资源内提供YOLO格式标签(txt文件)、VOC格式标签(xml文件)和COCO格式标签(json文件)，每一张图片都有对应的标签，分别存放在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档(YOLO环境搭建+训练案例)及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求自行按比例划分训练、验证和测试数据集。 免责声明：该数据集可能无法满足所有人的需求，仅提供合理的标注信息，并不对由此生成的模型或权重文件精度做任何保证（如果对精度有较高要求可以使用LabelImg软件进行微调标框），请注意避免误购。如不存在资源缺失问题，则不再负责处理相关事宜。
     
  • YOLO树叶分类目标检测数据集（包含1000张图像）+VOC、COCO及YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个用于树叶分类的目标检测数据集，含1000张图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及详细的划分脚本和训练指南。 该数据集为YOLO树叶分类目标检测设计，包含高质量的真实场景图片，并且场景多样。利用lableimg标注软件进行人工标注，确保了高精度的标注框质量。标签以VOC (xml)、Coco(json) 和 YOLO(txt)三种格式提供，并分别存放于不同的文件夹中，便于用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附带提供了YOLO环境搭建教程和训练案例指南以及数据集划分脚本，用户可以根据具体需求自行调整训练集、验证集与测试集的分配比例。
     
  • YOLO无人机目标检测数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标注文件、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了YOLO无人机目标检测的数据集，含1000张图片及其在VOC、COCO和YOLO格式下的标注文件，并附有数据划分及训练指导。 1. YOLO无人机目标检测数据集包含高质量的真实场景图片，并且应用场景广泛多样。使用lableimg软件进行标注，确保了标注框的质量高。标签以voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式提供，并分别存放在不同的文件夹中，方便直接用于YOLO系列的目标检测任务。 2. 附带提供了YOLO环境搭建指南和训练案例教程，同时还有数据集划分脚本供用户根据需求自行调整训练集、验证集与测试集的比例。 3. 数据集中详细信息的展示以及更多相关数据集的信息可以在相应的博客文章中找到。