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深度学习坑洼积水目标检测数据集

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简介：
本数据集专为深度学习设计，聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域，旨在提升道路安全监控系统的精确度。 这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集，里面的数据都是我自己仔细标注的，包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。

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  • 深度学习坑洼积水目标检测数据集
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    本数据集专为深度学习设计，聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域，旨在提升道路安全监控系统的精确度。 这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集，里面的数据都是我自己仔细标注的，包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。
     
  • 坑洼检测——数据集
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    本数据集专注于收集并整理各类道路表面缺陷信息，旨在通过图像识别技术自动检测路面坑洼状况，提升道路维护效率与安全性。 该数据集包含665张带有PASCAL VOC格式边界框注释的图像，用于创建检测模型，并且可以用作概念验证（POC/POV）来维护道路安全。所有注释都属于一个类别：坑洞。相关文件包括Pothole Detection_datasets.txt和Pothole Detection_datasets.zip。
     
  • 数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集
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    本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。
     
  • 目标检测深度学习之人头数据集001
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    本数据集为目标检测深度学习之人头数据集001，包含大量标注的人脸边界框图像，旨在提升人头识别与定位算法精度。 深度学习-目标检测-人头数据集包含7581张各种场景的人头图像，每张图像都有对应标记文件来标明人头位置。该数据集用于训练深度学习中的人头目标检测模型。 由于系统对文件大小的限制，需要将此数据集分为两个文件进行下载。“深度学习-目标检测-人头数据集001” 文件在下载后需继续下载另一个名为“深度学习-目标检测-人头数据集002”的文件。请在同一目录下解压这两个文件以完成整个数据集的安装和使用。
     
  • 目标检测中的深度学习——密集人头检测数据集002
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    本研究专注于利用深度学习技术进行目标检测，尤其针对复杂背景下的密集人头检测问题。通过构建特定的数据集，优化模型以提高在拥挤场景中的人脸识别精度和效率。 brainwash数据集是一个专门用于密集人头检测的数据集。该数据集通过在人群出现的各种场景下拍摄图像，并对这些人群中的人头进行标注而生成。它包含三个部分：训练集包括10769张图片，共81975个人头；验证集有500张图片，3318个人头；测试集则由500张图片组成，共计5007个人头。这个数据集非常适合用于密集人头目标检测的训练任务。 由于文件大小限制的原因，该数据集被分成了两个部分进行下载。“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”是需要积分的部分，在成功下载并解压此文件后，请继续下载与之同属一个资源中的另一个文件，并在同一目录下解压即可。
     
  • 深度学习目标检测的rolabelImg数据集标注工具
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    rolabelImg是一款专为深度学习目标检测设计的数据集标注工具。它支持高效、精准地进行图像标注，助力研究者和开发者加速模型训练与优化过程。 roLabelImg是基于labelImg改进的工具，用于为VOC格式的数据进行标注，在保留了labelImg原有功能的基础上增加了旋转框的功能。
     
  • 路面目标检测标注，积水数据收集
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    本项目专注于路面目标检测与标注技术的研究及应用，并致力于积水区域的数据采集与分析，以提升道路安全和驾驶体验。 内容概要：该道路积水检测数据集包含460张图片及其对应的VOC格式的标注文件，便于转换为yolo、coco等常用的数据集格式。 用处：此数据集适用于目标检测任务训练，实测表明其标注质量较高，适合用于包括yolov5和yolov8在内的各种yolo系列模型训练中，能够准确识别道路上的积水情况。
     
  • 深度学习：密集人头检测数据集在目标检测中的应用001
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    本研究探讨了深度学习技术中，专门针对密集场景下的人头检测问题，通过构建新颖的数据集来优化目标检测算法的有效性和准确性。 深度学习-目标检测-密集人头检测数据集中的Brainwash 数据集是一个专门用于密集人群头部检测的数据集合。该数据集通过在各种有人群出现的区域拍摄照片，并对这些图像中的人头进行标注而生成。 此数据集包含三个部分：训练集、验证集和测试集。 - 训练集中有10769张图片，标记了81975个人头； - 验证集中包括500张图片，标记3318个人头； - 测试集合同样拥有500张图像，并且标注了其中的5007个头部。 由于文件大小限制的原因，该数据集需要分成两个独立的部分下载和解压。具体来说，“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”为第一个部分；而第二个部分则命名为“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集002”。请确保这两个文件在同一个目录下进行解压缩操作以完成完整的安装过程。 此资源非常适合用于训练和评估密集人群头部的目标识别模型。
     
  • 路面积水识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专注于城市道路积水情况的目标检测，通过收集大量标注图像，旨在提高智能交通系统中对路面安全状况的实时监测与预警能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含路面积水识别任务。数据集中共有124,524张图片，并附有对应的txt标签文件以及描述指定类别的yaml配置文件和xml格式的标签信息。此外，已经将图像和文本标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。