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YOLO算法用眼镜检测数据集-含2948张标注图片-玻璃版.zip

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简介:
本资源提供YOLO算法专用的眼镜检测数据集,包含2948张已标注图片,适用于训练和测试智能眼镜识别模型。 yolo系列算法的目标检测数据集包括标签文件可以直接用于模型训练与验证测试。该数据集已经进行了划分,并包含一个配置文件data.yaml,适用于多种YOLO版本(如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10和yolo11)。 数据集中有两种标签格式:一种是YOLO格式的txt文件,另一种是VOC格式的xml文件。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于YOLO格式,每个目标框的信息存储为 : - `` 表示目标类别的索引(从0开始); - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标,这些值是相对于图像宽度和高度的比例,在0到1之间; - `` 和 `` 则代表目标框的宽度与高度比例。

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  • YOLO-2948-.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法专用的眼镜检测数据集,包含2948张已标注图片,适用于训练和测试智能眼镜识别模型。 yolo系列算法的目标检测数据集包括标签文件可以直接用于模型训练与验证测试。该数据集已经进行了划分,并包含一个配置文件data.yaml,适用于多种YOLO版本(如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10和yolo11)。 数据集中有两种标签格式:一种是YOLO格式的txt文件,另一种是VOC格式的xml文件。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于YOLO格式,每个目标框的信息存储为 : - `` 表示目标类别的索引(从0开始); - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标,这些值是相对于图像宽度和高度的比例,在0到1之间; - `` 和 `` 则代表目标框的宽度与高度比例。
  • 行人Yolo7504).zip
    优质
    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集,包含7504张已标注图像,采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件,可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本(如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11)划分好。 数据集中有两种格式的标签:yolo格式(txt文件)和VOC格式(xml文件),分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为: ,其中: - `` 表示目标类别的索引号(从0开始计数) - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值,这些数值是相对于图像宽度与高度的比例,并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例,同样也是以图像尺寸为基准计算得出。
  • yolo行李箱-749.zip
    优质
    此资源包含一个专门针对YOLO算法优化的行李箱检测数据集,共有749张带有精确标注的图像,适用于物体识别和智能监控系统开发。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件,可以直接用于模型训练及验证测试。该数据集已划分好,并附有配置文件data.yaml,适用于多种yolo版本(包括yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11)。 标签格式有两种:一种是yolo格式的txt文件,另一种是voc格式的xml文件。两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于yolo格式: - 其中表示目标类别的索引(从0开始)。 - 是目标框中心点的坐标,这些值为图像宽度和高度的比例,并且范围在0到1之间。 - 则是以比例形式给出的目标框尺寸。
  • 瓶盖缺陷125
    优质
    本项目专注于开发用于检测玻璃瓶盖缺陷的数据集,共收集了125张图像,旨在提高制造业的质量控制效率和准确性。 基于Yolov5的玻璃瓶缺陷检测算法及其优化已在相关博客中详细介绍:该文章探讨了如何利用YOLOv5框架进行高效的玻璃瓶瑕疵识别,并提出了一系列改进措施以提升模型性能。
  • YOLO蜱虫-2400.zip
    优质
    本资源提供包含2400张标记图像的蜱虫数据集,适用于YOLO算法进行对象检测和识别研究。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件,并可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已经划分好,包括一个配置文件data.yaml,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10以及最新的yolo11算法。 数据集中有两种格式的标签:一种是YOLO格式(txt文件),另一种是VOC格式(xml文件)。这两种类型的标签分别保存在不同的文件夹中,且每个文件名末尾包含类别名称的一部分。对于YOLO格式的标签,其内容遵循以下结构: 其中: 表示目标类别的索引值(从0开始)。 分别表示目标框中心点在图像中的相对位置坐标(范围为0到1之间)。 则是相对于整个图像尺寸的目标框宽度和高度比例。
  • 绝缘子串航拍600余,VOC格式
    优质
    本数据集提供用于无人机拍摄的玻璃绝缘子串检测图像,包含超过600张照片,并以VOC格式完成精确标注。 数据内容为玻璃绝缘子航拍图像数据集,包含600多张图像,并对其中的绝缘子和导线进行了标注,标签格式采用VOC标准。
  • Yolo输电线路3334).zip
    优质
    这是一个包含3334张标注图片的数据集,专门用于训练和评估基于YOLO算法的输电线路检测模型。 yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip;yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip;yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip;yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip;yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip
  • YOLO蟑螂-2051-蟑螂.zip
    优质
    该资源包含YOLO算法所需的蟑螂图像数据集,内有2051张已标注图片,适用于目标检测模型训练与测试。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件,可以直接用于模型训练和验证测试。该数据集已划分好,并附带了配置文件data.yaml,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10以及yolo11等算法。 标签格式分为两种:一种是YOLO格式(txt文件),另一种是VOC格式(xml文件)。这两种格式的标签分别保存在两个不同的文件夹中,且每个文件名末尾包含类别名称的一部分。对于YOLO格式而言,其具体结构为: : - `` 表示目标类别的索引(从0开始)。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标值,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,并且范围在0到1之间。 - `` 和 `` 表示目标框的宽与高,同样是以比例形式给出(基于图像尺寸),其取值也在0到1范围内。
  • YOLO电线杆-7255-杆顶本.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法所需的电线杆数据集,包含7255张带有精确标注的图像,特别聚焦于识别电线杆顶部。适合用于训练和测试目标检测模型。 yolo算法-电线杆数据集包含7255张带标签的图像,文件名为:yolo算法-电线杆数据集-7255张图像带标签-杆顶.zip。
  • 老鼠【包约1100,采YOLO格式】
    优质
    这是一个专为老鼠图像设计的目标检测数据集,内含大约1100张标注图片,并且采用了流行的YOLO格式,非常适合训练和优化目标检测模型。 老鼠图像目标检测数据集已包含约1100张图片,并且已经按照YOLO格式进行了标注。 类别数量为1:老鼠(详情参考classes文件)。 该数据集已被划分为训练集与测试集,如需可视化,请运行show脚本即可。