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羊场监测羊进食与休息行为数据集(VOC+YOLO格式),含9652张图片,3个类别.7z

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简介:
本数据集包含9652张图片,采用VOC和YOLO格式记录羊在羊场的进食与休息行为,涵盖三个类别,适用于训练监测模型。 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):9652 标注数量(xml文件个数):9652 标注数量(txt文件个数):9652 标注类别数:3 标注类别名称:eating、normal、sleeping 每个类别标注的框数: - eating 框数 = 38641 - normal 框数 = 15623 - sleeping 框数 = 6331 总框数:60595 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,仅提供准确且合理标注。

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客服
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  • VOC+YOLO),96523.7z
    优质
    本数据集包含9652张图片,采用VOC和YOLO格式记录羊在羊场的进食与休息行为,涵盖三个类别,适用于训练监测模型。 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):9652 标注数量(xml文件个数):9652 标注数量(txt文件个数):9652 标注类别数:3 标注类别名称:eating、normal、sleeping 每个类别标注的框数: - eating 框数 = 38641 - normal 框数 = 15623 - sleeping 框数 = 6331 总框数:60595 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,仅提供准确且合理标注。
  • 作弊VOC+YOLO4413,4).7z
    优质
    本数据集包含4413张图像,用于识别考试中的作弊行为,采用VOC和YOLO格式标注,涵盖4种类别,适用于训练检测模型。 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):4413 标注数量(xml文件个数):4413 标注数量(txt文件个数):4413 标注类别数:4 标注类别名称:[Cheatcode,Cheating,NonCheating,mobiledetrction] 每个类别标注的框数: - Cheatcode 框数 = 428 - Cheating 框数 = 8730 - NonCheating 框数 = 4022 - mobiledetrction 框数 = 3611 总框数:16791 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。
  • 公司员工VOC+YOLO38533).zip
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    本数据集包含3853张图片,采用VOC和YOLO格式标注,涵盖公司员工三种典型行为模式,适用于训练和评估员工行为监测系统。 样本图:请到服务器下载文件(务必使用电脑端资源详情查看并下载)。 数据集格式包括Pascal VOC格式与YOLO格式(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 图片数量(以jpg计数)为3853张,标注数量分别对应xml和txt各为3853个。数据集中有三个类别:normal、play与sleep。 各类别的标注框数量如下: - normal 类别框数 = 2761 - play 类别框数 = 736 - sleep 类别框数 = 847 总计矩形框的数量为4344个。使用labelImg工具进行标注,规则是对每个类别画出相应的矩形框。 重要说明:暂无其他特别说明。
  • 齿轮瑕疵检VOC+YOLO),29783.7z
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    本数据集提供了一个包含2978张图片的齿轮瑕疵检测资源库,采用VOC与YOLO双格式标注,涵盖三种不同类型的缺陷。 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):2978 标注数量(xml文件个数):2978 标注数量(txt文件个数):2978 标注类别数:3 标注类别名称:[break, lack, scratch] 每个类别标注的框数: - break 框数 = 1000 - lack 框数 = 980 - scratch 框数 = 4317 总框数:6297 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。
  • 学生课堂VOC+YOLO),5622,7.7z
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    本数据集包含5622张图像,采用VOC及YOLO格式标注,涵盖学生课堂上的七种典型行为,旨在促进课堂教学行为分析研究。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式(不含分割路径的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:5622张 标注数量:5622个(包括xml文件和txt文件) 标注类别数:7类 标注类别名称:“dk”、“dx”、“js”、“tt”、“xt”、“zl”、“zt”。
  • 拐杖检(VOC+YOLO2778,1).7z
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    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。
  • 昆虫识VOC+YOLO),1873,7.7z
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    本数据集包含1873张图像和七个不同的昆虫类别,采用VOC与YOLO兼容格式,适用于昆虫识别任务的模型训练和验证。 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):1873 标注数量(xml 文件个数):1873 标注数量(txt 文件个数):1873 标注类别数目:7 标注类别名称:Boerner, Leconte, Linnaeus, acuminatus, armandi, coleoptera, 和linnaeus 每个类别的标注框数: - Boerner 框数 = 1859 - Leconte 框数 = 2711 - Linnaeus 框数 = 1046 - acuminatus 框数 = 1130 - armandi 框数 = 1932 - coleoptera 框数 = 2163 - linnaeus 框数 = 907 总框数:11748 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。
  • 直肠肉病变检VOC+YOLO10725,6).7z
    优质
    本数据集包含10725张图片及标注信息,适用于直肠息肉病变的检测研究,采用VOC与YOLO兼容格式,涵盖六种类别。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的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):10725 标注数量(xml文件个数):10725 标注数量(txt文件个数):10725 标注类别数:6 标注类别名称: [Polyps, blood, bubbles, esophagitis, instrument, mis] 每个类别标注的框数: - Polyps 框数 = 4608 - blood 框数 = 2801 - bubbles 框数 = 3530 - esophagitis 框数 = 3461 - instrument 框数 = 2962 - mis 框数 = 3218 总框数:20580 使用标注工具:labelImg
  • 岩石型识VOC+YOLO),4766,9.7z
    优质
    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像,涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式,便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与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:4766张 标注数量: - xml文件个数:4766份 - txt文件个数:4766份 标注类别总数为9种,具体名称如下: 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
  • 小麦病害检VOC+YOLO),899,12.7z
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    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息,同时提供VOC和YOLO两种格式文件,便于模型训练与检测。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量:899张 - 标注数量(xml文件):899个 - 标注数量(txt文件):899个 标注类别包括12种,具体如下: - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数:2291个。 使用标注工具为labelImg,规则是对类别进行矩形框标注。