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积水检测数据集（含VOC和YOLO格式）.rar

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该资料包含了一个全面的积水检测数据集，内含多种图像及标注文件，支持VOC与YOLO两种格式，适用于物体检测模型训练与测试。 积水检测数据集包括VOC和YOLO两种数据格式。

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  • 积水检测数据集（含VOC和YOLO格式）.rar
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    该资料包含了一个全面的积水检测数据集，内含多种图像及标注文件，支持VOC与YOLO两种格式，适用于物体检测模型训练与测试。 积水检测数据集包括VOC和YOLO两种数据格式。
     
  • 水杯检测的VOC与YOLO格式数据集
    优质
    本数据集专为水杯检测设计，包含大量标注图像，采用VOC及YOLO两种格式，适用于训练和评估目标检测模型性能。 1. 杯子检测数据集是从COCO2017数据集中提取得到的，并分别转换成了VOC和YOLO格式（即txt和xml两种标签格式），可用于YOLO杯子检测；共有两部分，这里是第二部分数据。 2. 目标类别名：cup； 3. 数量：9579。
     
  • 水下渔网检测数据集（包含VOC与YOLO格式）.zip
    优质
    本数据集提供水下渔网的各种图像样本及其标注信息，兼容VOC和YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练及评估。 本代码的数据集是专为水下渔网检测设计的，并包含两种格式：VOC格式和yolo格式。 在VOC格式数据集中： - 图片存储于JPEGImages文件夹内。 - 对应的标注信息保存在Annotations文件夹下的xml标签中。这些xml文件详细记录了每张图片中的渔网对象的位置、尺寸及类别等信息，通常使用矩形框来标定目标位置。 而在yolo格式数据集中： - 图片存储于images文件夹内。 - 对应的标注信息则保存在labels文件夹下的txt标签中。此外还包括train.txt和val.txt两个划分好的训练集与验证集列表文件。 - yolo格式的数据组织方式简单高效，每行代表一个目标对象，并包含类别、中心点坐标以及宽度高度等参数。 这两种数据集都包含了丰富的标注信息，非常适合用于训练各种图像识别及目标检测算法。通过这些模型的训练，可以实现对水下环境中渔网的位置、大小和数量进行自动识别，从而帮助渔业管理机构更好地了解资源利用状况，并有助于减少非法捕捞行为对海洋生态系统的破坏。 总的来说，该数据集为计算机视觉技术在水下环境监测与保护中的应用提供了重要支持。
     
  • YOLO摔倒检测数据集（VOC格式）
    优质
    简介：YOLO摔倒检测数据集采用VOC格式构建，包含大量标注图像，旨在提升实时视频监控系统中对人体摔倒行为的准确识别能力。 基于目标检测的人体摔倒检测数据集包含1000多张已标注图片，并采用VOC格式存储。这些资料非常适合用来训练一个初版模型。
     
  • 室内积水检测数据集（VOC+YOLO格式），包含761张图片，1个类别.7z
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    本数据集提供761张室内图像用于积水检测，采用VOC和YOLO双格式存储，专注于单一目标类别——积水区域的识别与标注。压缩包为7z文件格式。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的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)：761 标注数量(xml文件个数)：761 标注数量(txt文件个数)：761 标注类别数：1 标注类别名称:[jishui] 每个类别标注的框数： jishui 框数 = 902 总框数：902 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。
     
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
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    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
     
  • 船舶检测数据集，涵盖VOC与YOLO格式
    优质
    本数据集包含多种类型船舶的详细图像信息，支持VOC及YOLO两种标注格式，适用于目标检测任务的研究和模型训练。 船只检测数据集包含超过5000张正面和侧面的船只图片，可以直接用于训练船只检测模型。
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。