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针对YOLO目标检测的VOC数据集清洗程序

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简介：
本项目提供了一套专门用于清洗PASCAL VOC数据集的工具，旨在优化基于YOLO的目标检测算法性能。通过去除不完整和冗余的数据记录，确保训练模型时使用的数据集质量更高、更精确。 本程序用于清洗VOC数据集中的XML和JPG文件，并自动匹配对应文件夹内的图片与标签。运行后会将处理好的XML文件和图片分别放入名为“xml”和“img”的子文件夹中，同时在部分图片上绘制目标检测框。请确保程序位于与train同级的目录下并执行该脚本以完成数据集清洗工作。

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  • 针对YOLO目标检测的VOC数据集清洗程序
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    本项目提供了一套专门用于清洗PASCAL VOC数据集的工具，旨在优化基于YOLO的目标检测算法性能。通过去除不完整和冗余的数据记录，确保训练模型时使用的数据集质量更高、更精确。 本程序用于清洗VOC数据集中的XML和JPG文件，并自动匹配对应文件夹内的图片与标签。运行后会将处理好的XML文件和图片分别放入名为“xml”和“img”的子文件夹中，同时在部分图片上绘制目标检测框。请确保程序位于与train同级的目录下并执行该脚本以完成数据集清洗工作。
     
  • 针对YOLO的COCO2017和VOC数据集
    优质
    本研究深入分析了流行的目标检测模型YOLO在COCO2017及VOC两个重要数据集上的表现与局限性，为后续改进提供参考。 网盘下载的内容已经转化为可以直接用于Darknet训练的格式，并且可以立即使用。
     
  • VOC数据集下载，YOLO目标检测即用版
    优质
    本项目提供预训练模型和代码，基于VOC数据集实现快速部署的YOLO目标检测系统，适合初学者和开发者直接使用。 包含VOC2012和VOC2017的两个数据集，共有20类训练和测试样本。此外还有一个单独用于行人检测（people类别）的数据集，该数据集基于VOC格式。所有这些数据集合起来压缩后的文件大小为2.12GB。
     
  • 针对目标检测的轮胎数据集
    优质
    本数据集专为提升目标检测算法在轮胎识别领域的性能而设计，包含大量标注清晰的轮胎图像样本。 汽车轮胎分类图像数据集包含两类：正常轮胎和缺损轮胎。该数据集用于目标检测、深度学习以及YOLOv5模型的应用。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
    优质
    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签，基于VOC标准进行标注，适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景，并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注，确保了标注框的质量，标签采用VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • 【目标检测数据集】跨越栏杆检测数据集512张VOC+YOLO格式.zip
    优质
    本数据集包含512张图片，旨在帮助训练和测试物体检测模型在复杂场景中准确识别并定位跨越栏杆的行为。以VOC与YOLO两种格式提供，便于多种框架使用。 数据集格式：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文件和yolo格式txt文件）。 图片数量（jpg文件个数）：512 标注数量（xml文件个数）：512 标注数量（txt文件个数）：512 标注类别数：1 标注类别名称：[climbing] 每个类别的标注框数： climbing 框数 = 599 总框数：599 使用标注工具：labelImg
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
    优质
    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 针对苹果缺陷的目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于识别和分类苹果在图像中的各种缺陷，旨在为农业及食品行业提供精准可靠的苹果质量评估工具。 该数据集包含七百多张苹果的照片及其对应的标签XML文件，适用于目标检测练习。希望对深度学习初学者有所帮助（研究此数据集可能不太合适）。
     
  • 猪群目标检测VOC数据集
    优质
    本数据集为猪群目标检测设计，基于VOC格式，包含大量标注图像，适用于训练和评估猪只识别算法模型。 我们收集了上千张高质量的猪群图片，并通过百度图片进行爬取。然后手动清洗删除了一些不合适的图片（如个体重叠过大、个体太小、亮度过低或太过模糊等）。接着，使用labelimg工具对剩余的图像进行了标注，确保每个被标记的对象至少有三分之一以上部分露出。