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TinyPerson数据集的YOLO格式版本

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简介：
本数据集为TinyPerson数据集的YOLO格式版本，包含大量行人检测标注信息，适用于训练和评估行人检测模型性能。 数据集包含1532个样本图片，并已使用VOC xml和YOLO txt两种格式进行标注。其中，YOLO TXT格式的数据已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。这些数据适用于小目标检测模型的训练，在机器学习、深度学习及人工智能领域具有应用价值，并且可以利用Python语言在PyCharm等开发环境中进行相关工作。

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  • TinyPerson数据集的YOLO格式版本
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    本数据集为TinyPerson数据集的YOLO格式版本，包含大量行人检测标注信息，适用于训练和评估行人检测模型性能。 数据集包含1532个样本图片，并已使用VOC xml和YOLO txt两种格式进行标注。其中，YOLO TXT格式的数据已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。这些数据适用于小目标检测模型的训练，在机器学习、深度学习及人工智能领域具有应用价值，并且可以利用Python语言在PyCharm等开发环境中进行相关工作。
     
  • DOTA数据集的YOLO格式版本
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    本数据集为DOTA数据集的YOLO格式版本，旨在提供适用于目标检测任务中YOLO模型训练和测试的数据支持。 1. 使用长边表示法。 2. 数据集包含切割后的原始数据及标签，其中gap为200，subsize为1024。 3. 提供了yolo格式标签的可视化示例。 4. 自动删除没有目标的图像。
     
  • VOC2007数据集的YOLO格式版本
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    本资料介绍了将PASCAL VOC 2007数据集转换为YOLO对象检测模型所需的格式版本，提供详细的数据标注和文件组织方式说明。 我已经将数据集处理成YOLO格式，可以直接用于训练YOLO相关模型而无需进行额外的数据划分或转换工作。该数据集包含：训练集2501个样本、验证集2510个样本以及测试集4952个样本。
     
  • XRay YOLO格式数据集
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    本数据集为XRay图像定制，采用YOLO格式标注，旨在提升医学影像中物体检测精度与速度，适用于胸部疾病辅助诊断研究。 Xray yolo格式数据集是指用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像的数据集合。这种类型的数据集通常包含大量标注了目标位置和类别的图片，以便于深度学习算法理解和识别特定类型的物体或异常情况。 重写后的文本如下： Xray YOLO格式数据集用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像集合。这类数据集中包含了经过精确标注的目标位置及类别信息，有助于深度学习系统更有效地辨识和分类特定对象或异常状况。
     
  • 口罩数据集，YOLO格式
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    这是一个专门用于训练和测试目标检测模型的口罩数据集，采用流行的YOLO格式存储标注信息，便于研究人员使用。 口罩数据集以及YOLO格式的口罩数据集用于Yolovx模型检测是否佩戴口罩。
     
  • bdd100k数据集的Yolo格式版本（含标签和图像数据）.zip
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    本资料包包含BDD100K数据集中车辆检测任务所需的数据，已转换为YOLO格式，包括标注文件与原始图像。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，适用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。BDD100K的数据标签已经转换为YOLO格式，其中训练集包括70k张图片，验证集包含10k张图片。如果有任何问题，请通过平台的私信或留言功能与我联系。
     
  • PASCAL VOC 数据集的 YOLO 格式训练集
    优质
    本数据集为PASCAL VOC数据集转换成YOLO格式后的版本，适用于目标检测任务中的模型训练与评估。包含标注图像及其对应标签文件。 PASCAL VOC目标检测的YOLO格式训练集。
     
  • VOC格式数据集转Yolo格式（XML到TXT）
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将VOC格式的数据集中标注文件从XML转换为YOLO训练所需的TXT格式，助力机器学习任务。 在计算机视觉领域，数据集是训练模型的基础。VOC（PASCAL VOC）与YOLO（You Only Look Once）是两种常用的数据集格式。本段落将详细介绍如何把VOC格式转换为YOLO格式，并介绍相关知识。 VOC是一种标准的数据集格式，主要用于物体检测任务。它包括图像和对应的XML标注文件，其中每个XML文件描述了图像中的一个或多个物体及其位置信息。典型的VOC数据结构如下： 1. `JPEGImages`：存储原始的JPEG图像。 2. `Annotations`：包含对应于每张图片的XML注释文件，这些文件提供了有关对象的位置和类别的详细信息。 3. `ImageSets`：包括文本段落件，指定了需要处理的具体图形单元。 YOLO是一种实时目标检测系统。其数据集格式简洁明了，利于模型训练。YOLO的数据结构通常包含： 1. 图像（例如JPEG）。 2. 标注（以.txt为扩展名的文件），其中每一行代表一个对象，并包括图像名称、中心坐标（x, y）、相对于图片宽高的比例尺寸（w, h）和类别编号。 要将VOC转换成YOLO格式，主要步骤如下： 1. **解析XML**：读取并处理每个XML文件以提取物体边界框的坐标(top, left, bottom, right)及分类名称。 2. **计算中心点与比例尺寸**：基于上述坐标信息，推算出对象中心位置（x,y）以及宽度和高度相对于图像的比例(w,h)。 3. **生成TXT文档**：为每个图片创建一个相应的TXT文件，并将所有物体的数据写入其中。每行代表单个实体的信息。 4. **建立类别映射**：确保VOC与YOLO中的分类编号一致，可能需要制定一份类别转换表来实现这一目标。 5. **重新组织数据集**：依据YOLO的目录结构整理新的数据集合。 `voc2txt`脚本用于执行上述变换过程。它扫描整个Annotation文件夹内的XML文档，并根据提取的信息生成对应的TXT注释文件，从而形成符合YOLO格式的数据集。 在转换过程中需要注意以下几点： - **坐标调整**：VOC使用的原点位于图像的左上角，而YOLO则以中心为基准。 - **类别一致性**：确保两个数据集中对象分类的一致性。 - **忽略无标注图片**：某些VOC文件可能没有包含任何物体信息，在转换时应予以排除或标记。 这种类型的工具通常会提供配置选项如映射表和输出路径，以便用户根据特定需求进行调整。通过对这两种格式差异及转换流程的理解，可以更有效地管理和使用计算机视觉项目中的数据集。