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摩托车与电动车头盔识别数据集（965张图片），包含VOC和YOLO标签及VOC转JSON脚本.zip

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简介：
该数据集包含965张摩托车与电动车头盔图像，提供VOC和YOLO格式标注，并附带VOC转换为JSON的脚本，适用于目标检测研究。 电动车摩托车头盔检测数据集适用于课程作业、设计项目、比赛以及实际项目的演示（demo）。该数据集主要用于实现电动车骑行者佩戴头盔的自动检测与抓拍功能。 【数据集详情】： 本数据集中包含965张图片，标签分为两类：[helmet] 表示头盔；[head] 表示人头。这些图片多数是在街边拍摄获得，背景多样且分布均匀。同时提供voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标注文件，并附带将voc格式转换为json格式标签的Python脚本，方便多种目标检测算法直接使用。 所有图像均为人工精准标注，因此数据质量可靠，能够较好地适应各类算法需求。

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  • 摩托车与电动车头盔识别数据集（965张图片），包含VOC和YOLO标签及VOC转JSON脚本.zip
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    该数据集包含965张摩托车与电动车头盔图像，提供VOC和YOLO格式标注，并附带VOC转换为JSON的脚本，适用于目标检测研究。 电动车摩托车头盔检测数据集适用于课程作业、设计项目、比赛以及实际项目的演示（demo）。该数据集主要用于实现电动车骑行者佩戴头盔的自动检测与抓拍功能。 【数据集详情】： 本数据集中包含965张图片，标签分为两类：[helmet] 表示头盔；[head] 表示人头。这些图片多数是在街边拍摄获得，背景多样且分布均匀。同时提供voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标注文件，并附带将voc格式转换为json格式标签的Python脚本，方便多种目标检测算法直接使用。 所有图像均为人工精准标注，因此数据质量可靠，能够较好地适应各类算法需求。
     
  • 刀棒识别数据集1200张图片包含VOC、YOLO和JSON标签
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    本数据集包含1200张图片，专注于刀棒类物品的识别，提供VOC、YOLO格式及JSON标签文件，适用于物体检测模型训练与评估。 实际项目应用包括社区安防、学校安防以及危险器具检测等领域。 数据集详情如下：刀具棍棒检测数据集中共有1200张图片，标签分为两类——[刀具] 和 [棍棒]（即[dao, bang]）。这些图像包含多种背景，并且各类别分布均匀。该数据集同时提供了voc格式的xml文件和yolo格式的txt文件作为标注信息，适合于多种目标检测算法的应用。 所有图片均为纯手工精确标注，确保了高质量的数据输入以及良好的模型拟合效果。如果需要json格式标签或在使用过程中遇到任何问题，请留言说明需求。
     
  • 摩托车与电动车辆检测数据集，含VOC及YOLO格式
    优质
    本数据集包含丰富的摩托车和电动车辆图像样本，提供VOC和YOLO两种标注格式，适用于目标检测模型训练和验证。 包含5000多条数据的摩托车电动车数据集，采用YOLO格式，可直接用于训练。
     
  • 电动车头盔佩戴检测比赛新项目数据集3052张含VOC和YOLO标签.zip
    优质
    本数据集包含3052张图像及对应VOC与YOLO格式标签，专为电动车头盔佩戴情况检测竞赛设计，适用于训练智能识别模型。 该数据集包含3052张图片及其标签文件（VOC格式的xml和YOLO格式的txt），用于电动车头盔佩戴检测项目。图像文件为png格式，标签类别分为两类：“EbikeHelmet” 和 “Without_EbikeHelmet”。请注意，这不是工地安全帽的数据集。 该数据集标注准确无误，并且背景丰富、多样性充足，非常适合实际项目的开发和比赛使用，也可作为课程设计或毕业设计的参考资源。
     
  • 电单车电梯内数据集(3216张图片)-包含VOC、YOLO和JSON格式标注.zip
    优质
    本资料包提供了一个涵盖3216张图片的数据集，专注于记录电单车在电梯内的场景。文件包括详细的VOC、YOLO及JSON格式的标注信息，便于训练机器学习模型识别与分类电单车图像。 电单车入梯检测数据集（适用于课程作业、设计项目及比赛）【实际应用】：该数据集可用于开发电单车入梯控梯系统、电单车入梯检测告警系统以及电动车进电梯抓拍告警系统等。 【数据集详情】： - 总数：3216张图片。 - 类别：包含“电单车”和“电梯内人形”两类，手工标注精准且目标分布均匀。 - 背景多样性：背景多样化，适合科研实验及实际项目使用。 - 格式齐全：数据集标签支持voc（xml）、yolo（txt）以及json三种格式。 多种目标检测算法可以直接应用该数据集进行训练和测试。所有上传的数据均为博主在真实项目或实验中使用的高质量图像，确保了其可靠性和实用性。如有问题，请随时留言咨询。
     
  • Yolov5-Yolov7人头检测数据集（4003张图片，包含VOC、YOLO和JSON三种格式标签）.zip
    优质
    本资源提供Yolov5至Yolov7的人头检测训练数据集，含4003张图像及其对应VOC、YOLO及JSON格式标注文件。 人头检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛等多种场景。 【实际应用】：该数据集可用于教室到课率统计以及人数计数等功能。 【数据集详情】：此集合包含4003张图片，共计9万多个目标，背景较为丰富。其中部分图像为教室监控抓拍的照片，非常适合用于教室人数的统计工作。整体上，目标大小分布均匀，并提供了voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式的数据标注文件，类别名称统一为[head]，适合多种算法直接使用。所有数据均进行了精准标注。 该数据集能够满足不同应用场景的需求，在人头检测领域具有较高的实用价值。
     
  • VOC摩托车数据资料集
    优质
    《VOC摩托车数据资料集》汇集了各类摩托车的详尽信息，包括车型、性能参数及技术规格等，旨在为爱好者与研究者提供全面的数据支持。 共计有430张摩托车图片。
     
  • 车辆检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持
    优质
    本数据集包含1000张车辆图像，配备VOC、COCO及YOLO格式标签，附带数据集划分脚本，并兼容GPU加速训练。 本数据集专注于车辆检测，在计算机视觉领域是一项关键技术应用之一。它包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖了城市道路、高速路及农村地区的各种情况，并包括了不同程度的遮挡状况。 该数据集设计用于交通监控下的车辆识别项目，能够为这类应用场景提供丰富的训练素材。具体来说，车辆被细分为五种类别：救护车（Ambulance）、公交车（Bus）、汽车（Car）、摩托车（Motorcycle）和卡车（Truck），以确保模型在不同类型的道路上都能准确地进行分类。 为了便于各种目标检测算法的使用，数据集提供了三种常见的标注格式：VOC的XML、COCO的JSON以及YOLO的TXT。这些格式广泛用于学术研究及实际应用中，特别是YOLO因其高效和实时性能而备受青睐。 Labelimg是一款常用的图像标注工具，在本项目中被用来高质量地完成边界框标注工作。使用这些数据可以训练基于深度学习的目标检测模型，例如最新的YOLOv8、YOLOv5等算法。附带的一键训练脚本简化了在GPU、CPU甚至Mac（M芯片）上进行模型训练的过程。 此外，分享的博主还提供了他们的训练日志以帮助新用户理解并优化自己的训练过程。通过这些资源和详细的说明文档，开发者能够更加顺利地开始车辆检测项目的开发工作。 总体而言，这个数据集不仅具有多样性和丰富的场景特征，并且具备了多种标注格式以及多平台支持能力，对于提高交通监控的精度与效率非常有帮助。
     
  • YOLO车牌目标检测数据集（包含5000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练教程合集.rar
    优质
    这是一个包含了5000张图片的YOLO车牌目标检测数据集，内附有VOC、COCO以及YOLO格式标注文件，同时提供数据划分及训练教程。 该数据集包含高质量的真实场景图片，适用于YOLO目标检测模型的训练。图像涵盖多种场景，并附带详细的标注教程及数据划分脚本，方便用户根据需求自行配置训练、验证与测试的数据集合。 所有图像均使用lableimg软件进行精确标注，提供三种格式标签文件：VOC（xml）、Coco（json）和YOLO（txt），分别存储于不同目录中，便于直接应用于YOLO系列模型的训练。
     
  • YOLO车牌目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练教程.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO车牌目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO格式标签转换脚本及详细训练指南。 该数据集包含高质量的真实场景图片，并涵盖多种不同场景。附带的训练教程和数据划分脚本可以帮助用户根据需求自行拆分训练、验证及测试集合。 所有图像均使用lableimg标注软件进行标记，确保了标注框的质量。标签以voc（xml）、coco（json）以及yolo（txt）三种格式存储在不同的文件夹中，方便直接应用于YOLO系列的目标检测任务。