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飞鸟检测数据集含3300条数据

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简介：
本数据集包含3300条记录，专注于飞鸟种类识别与行为分析，适用于图像分类、物种多样性研究及生态保护领域。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的飞鸟检测数据，并转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行飞鸟检测；目标类别名为bird；数量为3362。

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  • 飞鸟检测数据集含3300条数据
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    本数据集包含3300条记录，专注于飞鸟种类识别与行为分析，适用于图像分类、物种多样性研究及生态保护领域。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的飞鸟检测数据，并转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行飞鸟检测；目标类别名为bird；数量为3362。
     
  • 飞机检测的数据集（含3000条数据）
    优质
    本数据集包含3000条飞机检测相关记录，旨在支持机器学习模型训练及算法优化，提升飞行安全与维护效率。 飞机检测数据集是从COCO2017数据集中提取得到的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行飞机目标检测。该数据集包含3083个样本，目标类别名为airplane。
     
  • Faster-RCNN鸟类检测及bird_dataset飞鸟数据集.rar
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    本资源包含基于Faster-RCNN模型的鸟类检测代码以及专为该模型训练定制的bird_dataset飞鸟数据集。适用于深度学习研究和应用开发。 VOC鸟类检测数据集包含1万多张图片，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。该数据集可以直接用于SSD、YOLOv3、Faster-RCNN等目标检测模型的训练与测试。
     
  • YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集
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    本项目提供YOLOv7深度学习框架下的鸟类检测代码与预训练模型，并包含用于训练和测试的高质量飞鸟图像数据集。 提供了一个使用YOLOV7训练的飞鸟检测模型，包括一个已经训练好的模型以及包含近1000张标注好的鸟类数据集。这些数据集中标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。此外，还提供了数据集和检测结果作为参考。 注意：原文中的具体链接地址已被移除。
     
  • 船只检测数据集（含3100条数据）
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    本数据集包含3100条关于各类船只的信息，旨在为船舶识别、分类以及海上交通管理等应用提供详实的数据支持。 船只检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行舰船检测；目标类别名为boat；数据集包含3146个样本。
     
  • 绵羊检测数据集含1500条数据
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    本数据集包含1500条关于绵羊的数据记录，旨在支持农业、生物学及动物健康领域的研究和应用开发。 1. 绵羊检测数据集是从COCO2017数据集中提取而来，并分别转换为txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行绵羊检测。 2. 目标类别名：sheep； 3. 数据量：1594。
     
  • 【目标检测数据集】小鸟与飞鸟数据集共4446张图片（VOC+YOLO格式）.docx
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    本文档包含一个专为鸟类目标检测设计的数据集，内含4446张图片，并提供VOC和YOLO两种格式支持。 在目标检测领域，数据集是训练和评估模型的重要基础。本篇文档介绍了小鸟飞鸟数据集，该数据集包含4446张图像，并采用Pascal VOC格式与YOLO格式两种标注方法。具体而言，数据集由jpg格式的图片文件、VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件组成。 Pascal VOC是一种广泛用于目标检测的标准标注方式，它包括了图片信息、对象类别及其位置坐标；而YOLO则以简洁的文本形式记录每个物体的位置和尺寸。在本数据集中，每张图像都有对应的标注文件，并且总共有4446个这样的标注对，表明所有图片都经过详尽的注释处理。此外，这个数据集仅包含一类对象——鸟类（类别名称为bird），共标记了25035个目标框来表示图中的小鸟位置。 制作该数据集时使用的是labelImg工具，这是一种开源图像标注软件，非常适合用于深度学习模型训练的数据准备阶段。在实际操作中，需要对每个鸟类物体画出矩形框以标明其具体位置，这是进行有效目标检测的基础步骤之一。 文档没有提供关于如何使用的特别说明，并且强调数据集仅确保提供了准确的注释信息而不保证使用此数据集能获得特定精度的结果。这种声明是合理的，因为模型的表现还受到算法选择、架构设计及参数调整等多种因素的影响。 最后，该资源为研究者和开发者提供了一个标准化的数据集合来训练与测试目标检测系统，并且有助于他们节省收集和标注大量图像的时间成本。对于那些希望深入探索YOLO或其他基于深度学习的目标检测技术的研究人员来说，这个数据集无疑是一个很好的起点。
     
  • 飞鸟数据采集caiji.zip
    优质
    飞鸟数据采集caiji.zip是一款便捷高效的数据抓取工具，适用于多种网页结构，帮助用户轻松实现信息自动化收集与处理。 飞鸟采集数据，飞鸟采集数据。
     
  • YOLOv5飞鸟检测代码及训练完成的飞鸟检测模型和标记数据集
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    本项目提供YOLOv5框架下的飞鸟检测源码、预训练模型以及标注数据集，便于用户快速部署与二次开发。 YOLOV5训练好的飞鸟检测模型包括两个训练好的模型：YOLOv5s-bird.pt 和 YOLOv5m-bird.pt，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。此外还有一个一万张以上的飞鸟数据集。 采用pytorch框架，代码是python的编写。
     
  • 微小飞鸟的Yolo红外目标检测数据集
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    微小飞鸟的Yolo红外目标检测数据集是由一系列高分辨率的红外图像构成的专业数据库，旨在提升对小型鸟类在复杂背景下的自动识别与追踪技术。此数据集为研究人员提供了一个独特的平台，用以开发和评估先进的目标检测算法，在生态保护、环境监测等领域具有重要应用价值。 几百张YOLO红外微小飞鸟目标检测数据集已经配置好目录结构，并且包含Yolo格式（txt）的标签文件以及train、val、test三个子集划分。此外，还附有data.yaml文件，使得使用YOLOv5、YOLOv7或YOLOv8等算法可以直接进行模型训练。 数据集和检测结果可以参考相关文献。具体的数据集配置目录结构如下： nc: 1 names: [bird]