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Yolov9护目镜检测数据集-含3000多张防护眼镜样本及标签

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简介：
本数据集专为YOLOv9设计，包含超过3000张高质量防护眼镜图像及其详细标注信息，适用于训练和测试智能视觉系统中对护目镜的精准识别。 yolov9护目镜-防护眼镜检测权重包含3000多张图片的防护眼镜数据集，并已划分好训练（train）、验证(val)、测试(test)部分，附有data.yaml配置文件，适用于直接使用yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法进行模型训练。标签为txt格式。 数据集中包含的类别信息如下： nc: 1 names: - Goggles

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  • Yolov9护目镜检测数据集-含3000多张防护眼镜样本及标签
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    本数据集专为YOLOv9设计，包含超过3000张高质量防护眼镜图像及其详细标注信息，适用于训练和测试智能视觉系统中对护目镜的精准识别。 yolov9护目镜-防护眼镜检测权重包含3000多张图片的防护眼镜数据集，并已划分好训练（train）、验证(val)、测试(test)部分，附有data.yaml配置文件，适用于直接使用yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法进行模型训练。标签为txt格式。 数据集中包含的类别信息如下： nc: 1 names: - Goggles
     
  • 多种眼镜图片的数据集合——包括防护镜、近视眼镜、墨镜等
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    本数据集包含各种类型的眼镜图像，涵盖防护镜、近视眼镜及墨镜等多种款式，为研究与设计提供全面视觉参考。 各类眼镜照片数据集包括防护镜、近视眼镜、墨镜等多种类型的眼镜图片。
     
  • YOLO算法用眼镜检测数据集-含2948张标注图片-玻璃版.zip
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    本资源提供YOLO算法专用的眼镜检测数据集，包含2948张已标注图片，适用于训练和测试智能眼镜识别模型。 yolo系列算法的目标检测数据集包括标签文件可以直接用于模型训练与验证测试。该数据集已经进行了划分，并包含一个配置文件data.yaml，适用于多种YOLO版本（如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10和yolo11）。 数据集中有两种标签格式：一种是YOLO格式的txt文件，另一种是VOC格式的xml文件。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于YOLO格式，每个目标框的信息存储为 ： - `` 表示目标类别的索引（从0开始）； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标，这些值是相对于图像宽度和高度的比例，在0到1之间； - `` 和 `` 则代表目标框的宽度与高度比例。
     
  • 海洋垃圾检测数据集-含3000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本
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    此数据集包含3000张关于海洋垃圾的图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注，以及用于训练模型的数据划分脚本。 ### 数据集介绍 此海洋垃圾检测数据集包含了3000张真实拍摄的海底场景照片，这些照片覆盖了丰富的环境，包括但不限于海底塑料垃圾、金属罐头、纸张垃圾、海洋生物与垃圾同框的场景、水下探测设备与垃圾同框的画面以及打光良好的海底拍摄图像等。此数据集有助于识别和分类各种类型的垃圾，并帮助理解不同环境下垃圾分布的特点。 #### 数据标签 该数据集包含以下九种标签： - **plastic**（塑料垃圾）：涵盖所有形式的塑料废弃物。 - **bio**（生物）：指海洋中的生物种类，如鱼类、珊瑚等。 - **rov**（水下探测器）：用于表示水下机器人或探测设备。 - **metal**（金属制品）：通常指的是铁制品罐状垃圾等金属废弃物。 - **paper**（纸张）：包括各类纸质垃圾。 - **wood**（木头）：标记木质废弃物。 - **rubber**（橡胶手套）：特指橡胶材质的手套类垃圾。 - **timestamp**（时间条）：用于记录图像采集的时间戳。 - **unknown**（未知）：用于标注那些无法明确归类的对象。 #### 标注工具与格式 为了方便用户使用，数据集提供了多种格式的标注文件，具体包括： - **VOC（XML）**：一种广泛使用的标注格式，适用于多种计算机视觉任务。 - **COCO（JSON）**：常用的数据标注格式之一，便于处理复杂的多标签任务。 - **YOLO（TXT）**：轻量级的目标检测模型所用的标注格式，易于读取和解析。 数据集使用流行的标注软件labelimg完成高质量的图像标注工作，确保了标注质量的一致性和准确性。 #### 应用场景 本数据集适用于海底监控场景下的海洋垃圾检测项目，并可作为此类项目的基础数据补充。通过对这些数据进行分析，可以更好地了解海底垃圾分布情况和类型特征，为环境保护提供科学依据和技术支持。 #### 训练支持 此外，该数据集还提供了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，极大简化了模型的训练过程，并且支持在多种计算平台上（如GPU、CPU以及Mac M芯片）进行灵活选择。这为用户根据自身硬件条件选取最合适的训练方案提供了便利。 #### 总结 该海洋垃圾检测数据集不仅提供大量的高质量图像样本和多样化的标注格式，还通过一键式脚本简化了模型的开发流程。无论是科研工作者还是技术开发者，都能从中受益匪浅。利用这份资源可以提高对海洋污染问题的认识，并推动相关领域的技术创新和发展，为保护我们的海洋环境做出贡献。
     
  • 目标检测与交通标志检测：包含614张图像及标签的多类别数据集
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    本数据集专注于目标检测与交通标志识别，含614幅标记图片和多元类目标签，旨在促进相关算法的研究与发展。 1. 提供了一个交通标志数据集，适合初学者使用。 2. 该数据集中包含了多种类型的交通标志，并以PASCAL VOC格式进行标注，适用于简单的目标检测任务。 3. 这个数据库专为交通标志的目标检测设计。 4. 对于一般的目标检测而言，建议至少拥有数千乃至上万个样本的数据集，因为相较于较小规模的数据集，这样的数据量通常能获得更好的效果。 5. 目前上传了包含614张图片及其对应标签的完整数据集。 6. 数据集可以根据需要进行扩充。如果您希望定制或获取经过增强处理后的更大规模数据集，请直接联系我。 7. 可以通过多种方法来扩展和加强数据，例如使用模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换技术，或者采用基于深度学习的SRGAN技术进行图像增强。此外还提供了一套经过扩充处理后的2163张图片的数据集。
     
  • 口罩检测标签数据集样本
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    该数据集包含大量口罩检测的标签信息，旨在为研究人员和开发者提供高质量的数据支持，以促进口罩佩戴识别技术的发展与应用。 已经打过标签的口罩检测数据集包含一个数据样本。训练集中包括100个带有口罩的数据和100个人脸数据；测试集中有50个带口罩的数据。如需获取更多数据（例如2000+），可以查阅相关资源。
     
  • 眼镜检测YOLO格式资料包（含数据集、标注文件及测试代码）.zip
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    本资源包含用于眼镜检测的YOLO格式数据集、标注文件以及测试代码，适用于物体检测模型训练与评估。 “data”文件夹包含所有图像，包括戴眼镜的人和不戴眼镜的人的图像及其相应的注释文件。每个图像文件的名称与对应的注释文件相同，但扩展名为 .jpeg。标注文件提供了戴眼镜人图像中人脸眼镜的边界框坐标信息以及不戴眼镜人图像中人脸的边界框坐标信息。
     
  • 戴眼镜检测与识别2：基于Pytorch的实现（包含戴眼镜数据集及训练代码）.txt
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    本项目介绍了一种使用PyTorch框架进行的眼镜佩戴者检测和识别方法，并提供了相关数据集和源代码，供研究和学习参考。 戴眼镜检测与识别包括以下内容： 1. 戴眼镜检测数据集。 2. 使用Pytorch实现的戴眼镜检测和识别方法，并提供训练代码及相应的数据集。 3. 在Android平台上的实时戴眼镜检测和识别功能，包含源码支持。 4. 通过C++语言实现实时的戴眼镜检测与识别系统，同样附带源码。
     
  • 目标检测与RSOD遥感检测结合：包含936张图像及标签的四类数据集
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    本研究构建了一个包含936张图像和详细标注的四类数据集，旨在探索目标检测技术在RSOD（远程 sensing object detection）中的应用潜力。 遥感数据集为初学者提供了方便的学习资源。RSOD是一个开放的目标检测数据集，专门用于在遥感图像中进行目标检测任务。该数据集中包含飞机、油箱、运动场及立交桥等对象，并以PASCAL VOC格式进行了标注。 数据库的一个显著特点是各类别之间的样本数量较为均衡。一般而言，为了获得较好的效果，目标检测的数据集通常需要至少达到数千甚至上万的数量级。目前上传的是936张数据集图片及其对应的标签文件。 对于希望进一步扩展和增强现有数据集的用户来说，可以通过多种方法实现这一目的，如使用模糊处理、亮度调整、裁剪、旋转、平移或镜像等图像变换技术；或者采用基于深度学习的方法（例如SRGAN）进行增强。如有定制需求或其他相关咨询问题，请直接通过平台私信联系。