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中国交通数据集（VOC格式）含4000张图片

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简介：
本数据集包含4000张图片，采用VOC格式标注，全面涵盖中国各类交通场景。适合用于训练与测试图像识别模型。 中国交通数据集VOC格式包含4000张图片。

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  • 中国交通数据集（VOC格式）含4000张图片
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    本数据集包含4000张图片，采用VOC格式标注，全面涵盖中国各类交通场景。适合用于训练与测试图像识别模型。 中国交通数据集VOC格式包含4000张图片。
     
  • 4000张瓶子数据集VOC+YOLO格式
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    本数据集包含超过4000个瓶子图像样本，采用Pascal VOC及YOLO格式标注，适用于物体检测任务模型训练与测试。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种标准格式（不含分割路径的txt文件），包括4001张jpg图片、对应的xml标注文件以及yolo格式的txt文件，每个类别仅包含一种类型：bottle。 具体统计如下： - 图片数量 (jpg 文件个数) : 4001 - 标注数量（xml 文件个数）: 4001 - 标注数量（txt 文件个数）: 4001 标注类别总数为1，即“bottle”，共标记了矩形框11280个。 使用工具：labelImg 标注规则：对瓶类物体进行画矩形框操作以完成标注任务。
     
  • 正版VOC格式灭火器数据集-含5156张图片
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    该数据集包含5156张正版VOC格式图片，专为灭火器识别与分类设计，适用于训练图像识别模型，提高消防安全设备检测效率。 数据集格式采用Pascal VOC标准（仅包含jpg图片及其对应的xml文件）。该数据集中共有5156张图片及相应的标注文件，共计涵盖一个类别的标签：fe。对于类别fe的标记数量总计为7762个框。使用的标注工具是labelImg。
     
  • VOC格式的道路裂缝数据集-含12988张图片
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    这是一个包含12988张图像的数据集，专门用于识别和分析道路裂缝情况，采用VOC格式存储，为道路维护提供科学依据。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml文件） 图片数量（jpg文件个数）：12988 标注数量（xml文件个数）：12988 标注类别数：1 标注类别名称：roadcrack 每个类别的标注框数量：roadcrack计数 = 35440 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明： 无特别声明 特别声明： 本数据集不对训练的模型或权重文件精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。
     
  • 跌倒检测数据集（含4000张训练及1000张验证图片，总计5000张），提供VOC与YOLO格式
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    本数据集包含4000张训练图片和1000张验证图片，共计5000张，旨在支持跌倒检测研究。资料以VOC及YOLO两种格式呈现，方便模型训练与应用开发。 保证数据质量，我们提供了4000张训练集图片加上1000张验证集图片，涵盖了Up、Down、Squat三种姿态。整个数据集中共有5000个图像样本，相比那些售价高昂但数量较少的数据集更具优势。在VOC验证集中有大约200张图片缺失，可以自行从YOLO格式转换过来，因为原始的YOLO数据是完整的。部分图片中没有人体目标，因此标签文件比训练集和验证集少几张属于正常现象。
     
  • 虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
     
  • 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。
     
  • 黄瓜目标检测数据集（VOC格式），含1309张图片
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    本数据集为黄瓜目标检测设计，包含1309张图像，遵循Pascal VOC标准格式，适用于训练和评估物体检测模型。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：1308 标注数量（xml文件个数）：1308 标注类别数：1 标注类别名称：cucumber 每个类别的标记框数量：cucumber计数 = 2939 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形框绘制。 重要说明及特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注信息。
     
  • 道路交通拥堵检测数据集（VOC+YOLO格式，含1899张图片，1个类别）.zip
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    该数据集包含1899张图像，旨在通过VOC和YOLO格式提供交通拥堵状况的数据支持，便于模型训练与评估。专注于单一类别检测，助力智能交通系统研究与发展。 样本图：请到服务器下载文件（务必使用电脑端资源详情查看并下载） 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：1899 标注数量（xml文件个数）：1899 标注数量（txt文件个数）：1899 标注类别数：1 标注类别名称：[crowd] 每个类别标注的框数： - crowd 框数 = 2273 总框数：2273 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • VOC格式的条码目标检测数据集含15442张图片
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    该数据集包含15,442张图像，专为VOC格式下的条形码目标检测设计，适用于训练和评估计算机视觉模型在复杂场景中识别条形码的能力。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：15442 标注数量（xml文件个数）：15442 标注类别数：1 标注类别名称：barcode 每个类别的框数统计：barcode count = 34761 使用工具：labelImg 标注规则：对条码进行矩形标记。 重要说明：此数据集仅包含条码，不含二维码，请参考其他相关数据集获取二维码信息。 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证，只提供准确且合理的标注。