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睡岗和玩手机的数据集，包含4653张原始图片，适用于Yolov8格式标注

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简介：
本数据集包含4653张关于睡岗和玩手机行为的图像，专为YOLOv8模型训练而设计，提供详尽的边界框标注信息。 睡岗玩手机数据集包含4653张原始图片，并支持yolov8格式的标注。参考图片可以参照相关文章中的描述。

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  • 睡岗和玩手机的数据集，包含4653张原始图片，适用于Yolov8格式标注
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    本数据集包含4653张关于睡岗和玩手机行为的图像，专为YOLOv8模型训练而设计，提供详尽的边界框标注信息。 睡岗玩手机数据集包含4653张原始图片，并支持yolov8格式的标注。参考图片可以参照相关文章中的描述。
     
  • 火焰识别数据集含2059张图片（已标注），适用于Yolov5/Yolov7/Yolov8
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    本数据集包含2059张标注图像，专为火焰检测设计，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型，助力提升目标识别精度与效率。 火灾检测数据集包含2059张图片，每张图片只有一个标签名：fire。标签详情如下： labels: xml文件中的名称为：firenc: 1 names: [fire]
     
  • 手工人标注的睡岗检测数据集
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    本数据集包含经人工详细标注的各类睡岗行为样本，旨在提升监控系统对人员异常状态识别的准确性与可靠性。 睡岗检测数据集包含1407张图片，支持Yolov7模型训练。
     
  • 竹签数据集，含标注信息（xml格式），包含210张图片
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    本数据集包括210张图像及其对应的XML格式标注文件，适用于物体检测与识别任务的研究和训练。 竹签数据集已标注（xml格式），包含210张图片。
     
  • 老鼠图片目标检测数据集【包含约1100张标注图片，采用YOLO格式】
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    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。
     
  • 已完成标注的挖掘机数据集，包含约700张VOC格式图片
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    本数据集包含了大约700张采用VOC格式标注的高质量挖掘机图像，适用于目标检测和机器学习研究。 工程车辆数据集（挖掘机）已标注完成，包含约700张图片。该数据集适用于VOC格式的深度学习目标检测任务。如有需要其他格式的数据，请私信联系我。
     
  • 无人机信号检测数据集，平均准确率达94.3%，适用于Yolov8标注，包含364张原图
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    本数据集专为无人机信号检测设计，内含364张高质量原图，经优化后在YOLOv8模型上实现94.3%的平均准确率，助力深度学习研究与应用。 无人机频射信号检测数据集的平均正确识别率为94.3%，支持Yolov8格式的标注，包含364张原始图片。
     
  • 药片与胶囊识别数据集，采用Yolov11标注格式，包含药片及胶囊两类标签，共2445张原始图片
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    本数据集提供了2445张原始图像，用于药片和胶囊的识别任务，采用了YOLOv11标注格式，涵盖两种分类标签，旨在提升药品自动识别技术。 药片和胶囊识别数据集使用yolov11格式进行标注，可以识别两种标签：药片和胶囊。该数据集中包含2445张原始图片。
     
  • 行人VOC格式标注数据集（含超千张图片）.zip
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    本资源为行人VOC格式标注数据集，包含超过一千张图像及对应的XML文件，适用于目标检测算法训练与测试。 我们有一个使用VOC格式标记行人的数据集，包含超过1000张图片，适用于行人检测的训练任务，并且只有一类标签：person。
     
  • 用于识别吸烟行为的数据集——包含3000张标注图片及2000张未标注图片
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    本数据集旨在识别吸烟行为，内含3000张已标注图片和2000张未标注图片，为相关研究提供了丰富的视觉资料。 用于吸烟检测的数据集包含3000张已标注图片和2000张未标注图片。