铁路智慧交通异物入侵检测数据集（VOC+YOLO格式，含802张图片，7个类别）.7z

简介：
这是一个包含802张图像的数据集，旨在用于开发和测试铁路智慧交通中的异物侵入检测系统。数据集采用VOC及YOLO格式，并涵盖7种类别，有助于提升模型在复杂环境下的准确性和鲁棒性。 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 格式的 xml 文件和 YOLO 格式的 txt 文件） 图片数量 (jpg 文件个数) ：802 标注数量 (xml 文件个数)：802 标注数量 (txt 文件个数): 802 标注类别总数:7 标注类别名称: - Train - bucket - motorbike - person - stone - vehicle - wood 每个类别的标注框的数量： Train 框数 = 242 bucket 框数 = 95 motorbike 框数 = 32 person 框数 = 822 stone 框数 = 193 vehicle 框数 = 299 wood 框数 = 84 总框数量:1767 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：异物包括检测人、石头、木头、车和摩托车等。