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WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）

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WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。

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  • WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）
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    WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。
     
  • CUHK Occlusion Dataset数据集（YOLO格式与VOC格式）含划分好的训练集及测试集
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    本数据集提供CUHK OcclusionDataset，包含标注清晰的YOLO和VOC两种格式图片及其对应标签，内含严格区分的训练集与测试集。 CUHK Occlusion Dataset数据集用于行人检测，并做好了yolo格式的数据集训练与划分。上传的文件包括： 1. VOC格式（.xml 文件）的数据集。 2. yolo 格式（.txt 文件）的数据集。 3. 划分好的yolo格式的训练集和测试集。 文件结构如下： - images - train (包含训练集jpg图片) - val (包含测试集jpg图片) - labels - train (包含训练集标签) - val (包含测试集标签) - VOC2007 - JPEGImages（1063张原始的jpg图片） - Annotations（对应于数据集中每一张图片的.xml格式VOC标签文件） - YOLOLabels（对应于数据集中每一张图片的.txt 格式yolo标签文件）。
     
  • 目标检测数据集的TXT格式划分（训练集、验证集、测试集）
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    本文介绍了如何将目标检测的数据集按照标准的比例划分为训练集、验证集和测试集，并以TXT文件的形式存储各自包含的图片ID，便于模型训练与评估。 目标检测数据集划分可以通过txt格式进行（训练集、验证集、测试集），只需填写绝对路径即可将图片和标签划分为所需部分。注意，标签文件应为txt格式。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
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    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • PASCAL VOC 数据集的 YOLO 格式训练集
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    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。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • Python脚本用于划分训练集与测试集，并将COCO和VOC格式数据转为Yolo系列格式数据
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    这段Python脚本旨在便捷地处理图像数据集，功能涵盖自动拆分数据为训练集及测试集，同时支持COCO和VOC标注文件转换成YOLO兼容格式，助力深度学习模型高效训练。 内容概要：该Python脚本用于划分训练集与测试集，并能将COCO、VOC格式的数据转换为YOLO系列数据格式。经过大量实践验证无BUG的源代码适用于学生以及具备一定编程基础的研发人员（工作1-3年），也适合想入门人工智能的爱好者和科研工作者使用，能够帮助用户快速实现效果并节省时间。
     
  • 足球训练数据集（YOLO格式）
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    本足球训练数据集采用YOLO格式标注，包含多种足球训练场景图像及对应目标检测信息，适用于训练和评估目标检测模型在体育领域应用的效果。 在IT领域特别是计算机视觉与深度学习的应用里，数据集扮演着至关重要的角色。一个专门用于YOLO（You Only Look Once）算法进行目标检测的足球训练数据集应运而生。YOLO是一种高效的实时物体检测系统，在运动图像分析中表现出色，例如识别足球比赛中的球员和球等元素。 我们来深入了解一下YOLO格式。这是一种基于深度学习的目标检测框架，由Joseph Redmon等人在2016年提出。其核心理念是将图片分割成多个网格，并预测每个网格内物体的存在及其边界框坐标。该算法的输出包括每类目标的概率及对应的边界框位置信息，这使得YOLO能够同时处理图像中的多个对象。 这个足球训练数据集预计包含了大量比赛画面或视频帧的数据，每一幅图都详细标注了球员、球等元素的位置。这些标注通常以特定格式呈现——即YOLO的annoation文件形式。每个annoation文件对应一张图片，并记录下目标物体中心位置（相对于网格）和大小以及类别标签。 数据集可能包含以下结构： 1. 图像文件：实际比赛场地的照片，用于训练模型。 2. 标注文件：通常采用txt或json格式存储，包括边界框坐标及分类信息。例如，每个条目会列出目标的左上角与右下角像素位置，并配以整数表示类别ID（如1代表足球，2代表球员）。 3. 类别定义：文档或者说明列出了所有可能出现的目标类型及其对应的数值标识。 训练过程大致如下： 1. 数据预处理：调整图像尺寸、标准化等操作使其符合神经网络输入要求。 2. 模型训练：利用标注数据集微调YOLO模型，以最小化预测结果与实际值之间的误差。 3. 验证评估：在独立的验证集中测试模型性能，防止过拟合现象发生。 4. 超参数调整：根据验证效果调节学习速率、批次大小等超参数优化模型表现。 5. 测试阶段：最终在未见过的数据集上进行测试，确保其具备良好的泛化能力。 该数据集有助于开发足球比赛分析系统（如自动跟踪球员位置、统计运动信息和识别战术布局）并为研究者与开发者提供支持。通过持续迭代和优化，我们期待能够实现更精准且智能化的赛事分析工具。
     
  • FLIR数据集的YOLO格式标签训练集
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    本数据集包含用于FLIR红外图像识别任务的YOLO格式标注文件，适用于目标检测模型训练与优化。 在计算机视觉领域，数据集是训练机器学习和深度学习模型的关键资源。FLIR训练集是一个专门针对热红外图像处理的数据集，它包含了丰富的热红外图像及对应的标签信息，适用于开发和优化目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）框架。YOLO是一种实时目标检测系统，以其高效且准确的性能著称。 YOLO的目标检测技术基于卷积神经网络（CNN），其工作原理是在一张图像上划分出多个固定大小的网格，并预测每个网格内的对象类别和位置。在FLIR训练集中，标签文件通常采用特定格式，包括边界框坐标以及与之关联的类别标签。每行对应一个独立的目标对象。 边界框坐标由四个数值表示：(x, y, width, height)，其中(x, y)是相对于图像网格中心点的左上角位置，width和height则是边界的宽度和高度。类别标签则是一个整数，代表了目标属于哪一类。FLIR数据集中的类别可能包括人体、车辆或其他具有热辐射特性的物体。 训练集构建旨在让模型学习区分不同类别的对象并准确预测它们的位置。由于其独特的热红外特性，FLIR数据集特别适合研究和开发在夜间或低光照条件下使用的安全监控系统、自动驾驶汽车的感知系统以及建筑能源效率检测等应用领域。 使用时首先需要将图像文件与对应的标签文件按YOLO格式整理好，并确保遵循标注规则。接着可以利用预训练的YOLO模型进行迁移学习，或者从头开始训练新的模型。数据增强技术（如随机裁剪、旋转和色彩变换）能提高模型泛化能力，在训练过程中也非常重要。 评估时通常使用验证集与测试集通过交叉验证来测量性能指标，例如平均精度（mAP）、召回率以及精确度等。在实际应用中还需考虑计算效率问题，因为热红外目标检测可能需要运行于嵌入式设备或实时系统上。 总之，FLIR训练集是一个专门针对热红外图像的目标检测数据集，遵循YOLO格式的标签文件使其成为研究和开发相关算法的理想资源。通过正确使用这个数据集可以训练出在热红外场景中高效工作的目标检测模型，在许多视觉受限条件下识别对象的应用场合具有重大意义。
     
  • Python 中划分数据集为训练集和测试集的技巧
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    本文介绍了如何在Python中有效地将数据集划分为训练集和测试集，涵盖了几种常见的方法和技巧。通过使用scikit-learn库等工具，可以帮助机器学习初学者更好地理解和实践这一重要步骤。 在sklearn的cross_validation包中有一个函数train_test_split可以将数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集。使用方法如下： ```python from sklearn.cross_validation import train_test_split # x为数据集中的特征，y为标签。 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) ``` 执行上述代码后得到的`x_train`, `y_train`(以及`x_test`, `y_test`)对应的索引是原始数据集中的序号。