Advertisement

RSNA肺炎检测数据集（VOC+YOLO格式），含6012张图像，1个类别.7z

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
该数据集包含6012张图像，专门用于训练和评估肺炎检测模型，以VOC和YOLO两种格式提供，便于快速集成到不同类型的深度学习项目中。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：6012 标注数量(xml文件个数)：6012 标注数量(txt文件个数)：6012 标注类别数：1 标注类别名称:[meat] 每个类别标注的框数： meat 框数 = 9555 总框数：9555 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，数据集只提供准确且合理标注

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RSNA肺炎检测数据集（VOC+YOLO格式），含6012张图像，1个类别.7z
    优质
    该数据集包含6012张图像，专门用于训练和评估肺炎检测模型，以VOC和YOLO两种格式提供，便于快速集成到不同类型的深度学习项目中。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：6012 标注数量(xml文件个数)：6012 标注数量(txt文件个数)：6012 标注类别数：1 标注类别名称:[meat] 每个类别标注的框数： meat 框数 = 9555 总框数：9555 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，数据集只提供准确且合理标注
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
    优质
    本数据集包含2778张图片，标注了单一物体类别——拐杖的数据，采用VOC及YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练与测试。 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）：2778 标注数量（xml文件个数）：2778 标注数量（txt文件个数）：2778 标注类别数：1 标注类别名称：[whitecane] 每个类别标注的框数： - whitecane 框数 = 4635 总框数：4635 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：视频采集截图图片，场景类似，请参考相关博文。
     
  • 石油泄漏检测数据集（VOC+YOLO格式，含6633张图片，1个类别）.7z
    优质
    本数据集包含6633张图像，采用VOC和YOLO格式标注，专注于单一类别的石油泄漏检测，旨在提升环境监测技术的精确性和效率。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6633 标注数量(xml文件个数)：6633 标注数量(txt文件个数)：6633 标注类别数：1 标注类别名称:[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 8754 总框数：8754 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集包含增强图片，请仔细查看图片斟酌下载。 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。
     
  • 室内积水检测数据集（VOC+YOLO格式），包含761张图片，1个类别.7z
    优质
    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。
     
  • 道路圆石墩检测数据集（VOC+YOLO格式），含461张图片，1个类别.7z
    优质
    本数据集包含461张图片及对应标注，专为道路圆石墩设计，支持VOC与YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练和验证。 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) ：462 标注数量 (xml 文件个数) ：462 标注数量 (txt 文件个数)：462 标注类别数：1 标注类别名称：[spherical_roadblock] 每个类别的标注框数： - spherical_roadblock 框数 = 1798 总框数：1798 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 电力设备漏油检测数据集（VOC+YOLO格式，含338张图片，1个类别）.7z
    优质
    这是一个包含338张图像的数据集，用于电力设备漏油的视觉对象检测任务，采用VOC和YOLO兼容格式，专注于单一类别识别。 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）：338 标注数量（xml文件个数）：338 标注数量（txt文件个数）：338 标注类别数：1 标注类别名称：[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 372 总框数：372 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。
     
  • WIDERFACE人脸检测数据集B大目标，VOC+YOLO格式，含8188张图片，1个类别.7z
    优质
    本资源提供WIDERFACE数据集中较大目标的人脸图像，共计8188张，并转换为VOC及YOLO格式，便于检测模型训练。内含标签文件和图片，压缩包格式为7z。 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)：8188 标注数量(xml文件个数)：8188 标注数量(txt文件个数)：8188 标注类别数：1 标注类别名称:[face] 每个类别标注的框数： face 框数 = 14649 总框数：14649 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：这是widerface数据集的一部分，该数据集的特点是每个图片中的边界框像素面积都大于3500，适合用于大脸检测（即人近距离的人脸检测）。使用此数据集的一个好处是不会轻易出现误检问题。不过对于远距离人脸的检测可能会效果稍差。 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。