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YOLO PCB缺陷检测数据集（包含5000张图像）及VOC/COCO/YOLO标签+划分脚本+训练指南.rar

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简介：
该资源包提供了一个用于PCB缺陷检测的数据集，内含5000张标注图片和详细的标签文件，支持VOC、COCO与YOLO格式，并附带数据集划分及模型训练指南。 本数据集包含用于YOLO目标检测的PCB缺陷图像，图片质量高且场景丰富多样。使用LabelImg软件进行标注，确保了高质量的标注框，并提供VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存放在不同文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠环境搭建教程、训练案例以及数据集划分脚本。用户可以根据需求自行进行训练集、验证集和测试集的划分。 详情及更多数据集信息可参考相关文章或直接联系博主获取更多信息。

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  • YOLO PCB缺陷检测数据集（包含5000张图像）及VOC/COCO/YOLO标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个用于PCB缺陷检测的数据集，内含5000张标注图片和详细的标签文件，支持VOC、COCO与YOLO格式，并附带数据集划分及模型训练指南。 本数据集包含用于YOLO目标检测的PCB缺陷图像，图片质量高且场景丰富多样。使用LabelImg软件进行标注，确保了高质量的标注框，并提供VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存放在不同文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠环境搭建教程、训练案例以及数据集划分脚本。用户可以根据需求自行进行训练集、验证集和测试集的划分。 详情及更多数据集信息可参考相关文章或直接联系博主获取更多信息。
     
  • YOLO PCB元件检测数据集（内含5000张图像）及VOC/COCO/YOLO标签+划分脚本+训练指南
    优质
    简介：提供包含5000张图像的PCB元件检测数据集，涵盖VOC、COCO和YOLO格式标签，附带划分与训练指导脚本。 该数据集包含高质量的真实场景图片，适用于PCB电路板元件的YOLO目标检测任务。使用lableimg标注软件进行标注，提供voc（xml）、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，并分别存储在不同文件夹中，便于直接用于YOLO系列模型训练。 此外还附赠了环境搭建教程、训练案例和数据集划分脚本，用户可根据需求自行划分训练集、验证集与测试集。更多关于该数据集的详情展示和其他相关资源可以参考博主的文章。如有额外数量或其他类型的数据集需求，请通过平台私信联系博主。
     
  • YOLO苹果瑕疵检测数据集（包含5000张图像）+VOC/COCO/YOLO标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    这是一个包含5000张图片的数据集，用于苹果瑕疵检测，附带VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及数据划分与训练教程。 该数据集包含YOLO苹果缺陷目标检测的真实场景高质量图片，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）及Yolo（txt）三种格式标签文件供用户选择和应用。 此外，还附赠有YOLO环境搭建指南、训练案例教程以及数据集划分脚本。这些资源能够帮助使用者根据需要自行规划并分配训练集、验证集与测试集的比例，以满足不同的研究需求或项目要求。
     
  • YOLO用网绝缘子缺陷检测数据集（包含5000张图片）及VOC、COCO、YOLO三类标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源提供了一个用于检测绝缘子缺陷的数据集，内含5000张图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件及数据划分与训练教程。 1. 提供了一个高质量的YOLO配网绝缘子缺陷检测数据集，包含真实场景中的丰富图片样本，并使用lableimg标注软件进行精确标注。标签以voc（xml）、coco（json）及yolo（txt）三种格式存储在不同文件夹中，便于直接应用于YOLO系列的目标识别任务。 2. 随附有详细的YOLO环境搭建、训练案例教程以及数据集划分脚本，用户可以根据实际需求自行将数据划分为训练集、验证集和测试集等部分。 3. 数据集的相关信息展示及更多资源可通过相应的博客文章获取。 4. 若需进一步扩大样本数量或寻求其他类型的数据集合，请直接联系博主以获得帮助和支持。
     
  • YOLO电力绝缘子缺陷检测数据集（包含5000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了针对电力绝缘子缺陷检测的YOLO电力绝缘子数据集，包括5000张图片及其VOC、COCO和YOLO格式标注文件、数据划分及模型训练指导。 本数据集包含真实场景下的高质量图片，涵盖多种场景。使用lableimg软件进行标记，确保了标签的质量，并提供了VOC（xml）、COCO（json）以及YOLO（txt）三种格式的标注文件，分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，用户可以根据需求自行将数据划分为训练集、验证集和测试集。有关更多详细信息可以参考相应文档或说明。如果有需要获取更大数量的数据或其他类型的数据，请直接联系博主进行咨询。
     
  • YOLO跌倒检测数据集（内含5000张图像）及VOC/COCO/YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包含一个用于跌倒检测的数据集，共有5000张图像，并附有详细的标注文件和转换工具，支持VOC、COCO及YOLO格式，另提供数据划分与训练教程。 该数据集包含9200张高质量的jpg格式图片，用于YOLO跌倒目标检测的真实场景图像。所有图片均使用lableimg标注软件进行标注，并采用VOC格式（即xml标签）存储，可以直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。更多关于数据集详情的信息可以在相关博客文章中查看。
     
  • YOLO水果目标检测数据集（包含5000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    这是一个包含5000张图片的YOLO水果目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及划分脚本和详细的训练指南。 该数据集包含YOLO水果目标检测的真实场景高质量图片，覆盖多种场景。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)及yolo(txt)三种格式标签文件，便于直接用于YOLO系列的目标检测任务中。 此外还附赠有环境搭建指南和训练案例教程以及数据集划分脚本，方便用户根据需求自行分配训练集、验证集与测试集。
     
  • YOLO钢面缺陷检测数据集（内含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张图片的YOLO钢面缺陷检测数据集，附有VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件、数据划分脚本及详细的训练指南。 1. YOLO目标检测数据集包含真实场景的高质量图片，覆盖多种实际应用场景。使用lableimg工具进行标注，确保了标注框的质量，并提供了VOC (xml)、Coco (json) 和 Yolo (txt) 三种格式标签文件，分别存储在不同文件夹中，方便用于YOLO系列的目标检测任务。 2. 提供了YOLO环境搭建和训练的教程以及数据集划分脚本，用户可以根据自己的需求自行划分为训练集、验证集和测试集。 3. 数据集中详细展示了各种场景的数据样本，并提供了更多相关数据集下载。详情可参阅博客文章中的介绍。
     
  • YOLO肺结节检测数据集（内含5000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5000张图像的YOLO肺结节检测数据集，附有VOC、COCO和YOLO格式标签、划分脚本及详尽的训练指南。 该数据集包含高质量的真实场景肺结节目标检测图片，涵盖多种场景。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)及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储于不同文件夹中，便于直接应用于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、训练教程和数据集划分脚本。用户可以根据需要自行进行训练集、验证集与测试集的划分。 该数据集详情及更多相关信息可查看相关文章说明。
     
  • 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
    优质
    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。