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行人徘徊检测(行走-观望)数据集2926张-包含VOC+xml、YOLO+txt及JSON标签.zip

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简介:
本数据集包含了2926张图像及其标注文件,适用于行人徘徊与行走行为识别研究。提供VOC+xml、YOLO+txt和JSON三种格式的标签信息,便于不同需求的研究者使用。 人员徘徊_行走_观望检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛。实际应用包括人员徘徊检测系统和人员观望行为检测系统。 【数据集说明】:该数据集中共有2926张图片,是为某比赛项目准备的。包含两类标签:“正常行走”与“观望”。所有图像均为手机拍摄,并经过手工精确定位标注。目标大小分布均匀且背景多样化,适合各种角度和场景的应用需求,算法拟合效果良好。 本数据集支持多种格式的数据标签:包括voc(xml)、yolo(txt)以及json格式文件,方便不同类型的计算机视觉任务使用。 此数据集仅包含博主在实际项目中或实验演示时使用的高质量图像。请放心下载并使用这些资源,并且欢迎提出任何相关问题和建议。

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  • -2926-VOC+xmlYOLO+txtJSON.zip
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    本数据集包含了2926张图像及其标注文件,适用于行人徘徊与行走行为识别研究。提供VOC+xml、YOLO+txt和JSON三种格式的标签信息,便于不同需求的研究者使用。 人员徘徊_行走_观望检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛。实际应用包括人员徘徊检测系统和人员观望行为检测系统。 【数据集说明】:该数据集中共有2926张图片,是为某比赛项目准备的。包含两类标签:“正常行走”与“观望”。所有图像均为手机拍摄,并经过手工精确定位标注。目标大小分布均匀且背景多样化,适合各种角度和场景的应用需求,算法拟合效果良好。 本数据集支持多种格式的数据标签:包括voc(xml)、yolo(txt)以及json格式文件,方便不同类型的计算机视觉任务使用。 此数据集仅包含博主在实际项目中或实验演示时使用的高质量图像。请放心下载并使用这些资源,并且欢迎提出任何相关问题和建议。
  • 鸟类飞3362-VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式注.zip
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    本数据集提供3362张鸟类飞行图片及其详细标注,涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式,适用于目标检测与图像识别研究。 空中飞鸟检测数据集适用于课程作业、设计项目或比赛使用。实际应用包括机场的飞鸟检测预警系统、驱赶系统以及鸟类识别与计数系统。 该数据集中包含3362张图片,是博主在进行“机场飞鸟检测预警系统”项目的开发过程中所使用的资料。这些图像经过了精确标注,并且背景多样,涵盖了多种不同种类和大小的鸟类。此外,目标分布均匀,使得算法能够较好地拟合训练模型所需的数据特征。 标签格式包括VOC(xml)、txt等多种形式,便于用户根据具体需求选择合适的文件类型进行处理与分析。
  • DMS危险驾驶(六类-4202图片)VOC+xmlYOLO+txtJSON格式.zip
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    本数据集包含4202张图像,涵盖六种危险驾驶行为,并提供VOC+xml、YOLO+txt及JSON三种格式的标注文件,适用于自动驾驶和驾驶员行为分析研究。 DMS危险驾驶行为数据集_6类(适用于课程作业、设计、比赛及实际项目)【实际项目应用】:dms驾驶员行为识别预警、疲劳驾驶检测告警等 【数据集说明】: 该DMS危险驾驶行为数据集中共有4202张图片,主要通过车内摄像头采集,背景真实且丰富多样。每种类型的数据分布均匀,标注精准,算法拟合效果良好,质量可靠。此数据集是博主在实际项目中使用的,并经过多次筛选处理。 标签格式包括voc(xml)、yolo(txt)和json三种。 行为类别有六种: - 睁眼 - 闭眼 - 打哈欠 - 闭嘴 - 打电话 - 抽烟 多种目标检测算法可以直接使用这些数据集。所有上传的数据均为博主实际项目或实验中使用的高质量样本,确保无劣质数据,请放心下载和使用。 如有问题可留言与博主联系。
  • Yolov5-Yolov7(4003图片,VOCYOLOJSON三种格式).zip
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    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。
  • 头与安全帽6584VOC-YOLO
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    本数据集包含6584张图像,专注于人头和安全帽识别,适用于YOLO及VOC格式模型训练与评估。 【实际项目应用】:智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】:本数据集用于安全帽佩戴检测,包含6584张图片,标签以voc(xml)与yolo(txt)两种格式提供,类别包括“helmet”和“head”,标注精确且数据量充足。该数据集适用于多种目标检测算法的直接使用,并已在智慧工地实际项目中应用。经过多次筛选、训练及验证后,算法拟合效果良好,确保了数据的质量与可靠性。
  • 【目】飞7346图片3类YOLO+VOC格式).docx
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    本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集,内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储,便于目标检测模型训练与评估。 在当前的计算机视觉研究与应用领域内,目标检测技术已经发展成为一项关键任务,并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置,并给出它们的具体类别。 近年来,由于深度学习的快速发展,目标检测算法取得了显著的进步,其准确性和速度都有了大幅度提高。然而,在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。 本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集,该数据集中包含7346张图片,并涵盖了三种类型的飞行物体:“bird”(鸟)、“drone”(无人机)和“plane”(飞机)。此数据集采用了两种主要的格式:VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式,它包括了图像、注释文件以及类别信息文件;而YOLO则适合于实时对象检测系统,并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。 数据集的具体结构包含三个主要的子目录:JPEGImages(所有.jpg格式图片)、Annotations(与每张图片对应的.xml格式标注)和labels(.txt格式的目标定位信息)。此外,还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中,“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框,总共32294个目标。 所有图像的分辨率均达到了清晰标准,并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式,这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中,有助于算法更有效地学习物体边界特征。 这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集,研究人员可以训练并评估面向实际应用(如飞行器避障、安全监控等)的模型性能。
  • 交通信号灯-7953图片-VOC(xml)与YOLO(txt)注格式.zip
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    该数据集提供7953张图像用于训练和测试交通信号灯识别模型,并附带VOC和YOLO两种格式的标注文件,便于不同需求的开发者使用。 交通灯识别检测数据集(包含VOC和YOLO格式标签)适用于课程作业、设计项目或比赛的实际应用需求,如自动驾驶等领域。该数据集共有7953张图片,背景丰富且多样化,目标分布均匀,标注精准可靠,适合多种目标检测算法的直接使用。类别名称为“Traffic_Light”。
  • 刀棒识别1200图片VOCYOLOJSON
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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。
  • 智能社区煤气罐(1071图片)VOCYOLOJSON格式.zip
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    本数据集提供1071张图片及对应VOC、YOLO和JSON格式标签,用于训练智能社区中煤气罐检测模型。含丰富场景标注信息,助力提升安全监测效率与准确性。 煤气罐检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛,并在实际应用如智慧社区与智能安防领域具有重要价值,特别是在煤气罐识别与告警系统中发挥作用。 该数据集中包含1071张图片,背景多样且复杂,目标大小不一并涵盖各种角度。标签以VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式提供,确保多种目标检测算法可以直接应用。所有标注均为手工完成,保证了高精度的目标框定位以及良好的模型拟合效果。 整体而言,数据集的质量可靠且具备较高的多样性与实用性。
  • YOLO1000图像)VOC、COCO与YOLO格式+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图像的YOLO无人机行人检测数据集,内含VOC、COCO和YOLO格式标签以及划分脚本和详尽的训练指南。 该数据集包含YOLO无人机航拍的行人检测图片,场景多样且质量高。使用lableimg软件进行标注,确保了高质量的标注框,并提供了voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式标签供用户选择使用。 此外,还附带有关于如何搭建YOLO环境及训练案例的教学文档和数据集划分脚本,帮助用户根据需求自行完成数据集的分割工作。更多详细信息可参考相关文章内容。