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UA-DETRAC数据集138252张（含训练集与测试集，附VOC及YOLO双格式标签，后者兼容YOLO算法）.zip

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简介：
本资源提供包含138,252张图像的UA-DETRAC数据集，涵盖训练和测试两部分，并配备VOC及YOLO两种格式的标注文件，便于用户直接应用于目标检测任务或进行YOLO模型训练。 【数据集说明】 1. 包含完整UA-DETRAC数据集，图片总数为138252张，并已划分成训练集和测试集。 2. 提供voc格式（xml）和yolo格式（txt）两种标签文件，与对应的图片一一匹配，支持多种目标检测算法直接使用。（如yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、ssd、centernet、yolox、PPYolo等） 【资源文件说明】 - DETRAC_Train_images_part1.zip和DETRAC_Train_images_part2.zip为训练集图片，由于体积过大而被分成了两部分上传，请下载后合并使用。 - DETRAC_Test_images.zip包含测试集的所有图片。 - DETRAC_Train_images_xml.zip 包含训练集中所有voc格式的标签文件。 - DETRAC_Train_images_yolo.zip 为训练集中yolo格式的标签文件集合。 - DETRAC_Test_images_xml.zip 提供了测试集中的voc格式标签文件。 - DETRAC_Test_images_yolo.zip 则是针对测试集提供的yolo格式标签。

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  • UA-DETRAC数据集138252张（含训练集与测试集，附VOC及YOLO双格式标签，后者兼容YOLO算法）.zip
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    本资源提供包含138,252张图像的UA-DETRAC数据集，涵盖训练和测试两部分，并配备VOC及YOLO两种格式的标注文件，便于用户直接应用于目标检测任务或进行YOLO模型训练。 【数据集说明】 1. 包含完整UA-DETRAC数据集，图片总数为138252张，并已划分成训练集和测试集。 2. 提供voc格式（xml）和yolo格式（txt）两种标签文件，与对应的图片一一匹配，支持多种目标检测算法直接使用。（如yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、ssd、centernet、yolox、PPYolo等） 【资源文件说明】 - DETRAC_Train_images_part1.zip和DETRAC_Train_images_part2.zip为训练集图片，由于体积过大而被分成了两部分上传，请下载后合并使用。 - DETRAC_Test_images.zip包含测试集的所有图片。 - DETRAC_Train_images_xml.zip 包含训练集中所有voc格式的标签文件。 - DETRAC_Train_images_yolo.zip 为训练集中yolo格式的标签文件集合。 - DETRAC_Test_images_xml.zip 提供了测试集中的voc格式标签文件。 - DETRAC_Test_images_yolo.zip 则是针对测试集提供的yolo格式标签。
  • FLIR数据集的YOLO格式标签训练集
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    本数据集包含用于FLIR红外图像识别任务的YOLO格式标注文件，适用于目标检测模型训练与优化。 在计算机视觉领域，数据集是训练机器学习和深度学习模型的关键资源。FLIR训练集是一个专门针对热红外图像处理的数据集，它包含了丰富的热红外图像及对应的标签信息，适用于开发和优化目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）框架。YOLO是一种实时目标检测系统，以其高效且准确的性能著称。 YOLO的目标检测技术基于卷积神经网络（CNN），其工作原理是在一张图像上划分出多个固定大小的网格，并预测每个网格内的对象类别和位置。在FLIR训练集中，标签文件通常采用特定格式，包括边界框坐标以及与之关联的类别标签。每行对应一个独立的目标对象。 边界框坐标由四个数值表示：(x, y, width, height)，其中(x, y)是相对于图像网格中心点的左上角位置，width和height则是边界的宽度和高度。类别标签则是一个整数，代表了目标属于哪一类。FLIR数据集中的类别可能包括人体、车辆或其他具有热辐射特性的物体。 训练集构建旨在让模型学习区分不同类别的对象并准确预测它们的位置。由于其独特的热红外特性，FLIR数据集特别适合研究和开发在夜间或低光照条件下使用的安全监控系统、自动驾驶汽车的感知系统以及建筑能源效率检测等应用领域。 使用时首先需要将图像文件与对应的标签文件按YOLO格式整理好，并确保遵循标注规则。接着可以利用预训练的YOLO模型进行迁移学习，或者从头开始训练新的模型。数据增强技术（如随机裁剪、旋转和色彩变换）能提高模型泛化能力，在训练过程中也非常重要。 评估时通常使用验证集与测试集通过交叉验证来测量性能指标，例如平均精度（mAP）、召回率以及精确度等。在实际应用中还需考虑计算效率问题，因为热红外目标检测可能需要运行于嵌入式设备或实时系统上。 总之，FLIR训练集是一个专门针对热红外图像的目标检测数据集，遵循YOLO格式的标签文件使其成为研究和开发相关算法的理想资源。通过正确使用这个数据集可以训练出在热红外场景中高效工作的目标检测模型，在许多视觉受限条件下识别对象的应用场合具有重大意义。
  • PASCAL VOC 数据集的 YOLO 格式训练集
    优质
    本数据集为PASCAL VOC数据集转换成YOLO格式后的版本，适用于目标检测任务中的模型训练与评估。包含标注图像及其对应标签文件。 PASCAL VOC目标检测的YOLO格式训练集。
  • CUHK Occlusion Dataset数据集（YOLO格式与VOC格式）含划分好的训练集及测试集
    优质
    本数据集提供CUHK OcclusionDataset，包含标注清晰的YOLO和VOC两种格式图片及其对应标签，内含严格区分的训练集与测试集。 CUHK Occlusion Dataset数据集用于行人检测，并做好了yolo格式的数据集训练与划分。上传的文件包括： 1. VOC格式（.xml 文件）的数据集。 2. yolo 格式（.txt 文件）的数据集。 3. 划分好的yolo格式的训练集和测试集。 文件结构如下： - images - train (包含训练集jpg图片) - val (包含测试集jpg图片) - labels - train (包含训练集标签) - val (包含测试集标签) - VOC2007 - JPEGImages（1063张原始的jpg图片） - Annotations（对应于数据集中每一张图片的.xml格式VOC标签文件） - YOLOLabels（对应于数据集中每一张图片的.txt 格式yolo标签文件）。
  • UA-DETRAC车辆检测数据集（含训练与测试图像及XML标签）.zip
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    本资源包含UA-DETRAC车辆检测数据集，内含大量训练和测试图像及其对应的XML格式标签文件，适用于目标检测研究。 UA-DETRAC车辆检测数据集包括图像数据集和XML标签文件资源文件。详情如下： 1. DETRAC-Test-Annotations-XML：测试集xml文件。 2. DETRAC-Train-Annotations-XML：训练集xml文件。 由于图像数据量较大，无法直接上传，因此提供下载链接以获取完整的训练集和测试集图像数据。请放心下载使用。
  • 1876张鼠标数据集VOC+YOLO格式
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    本数据集包含超过1876张鼠标的标注图像，采用VOC和YOLO两种格式，适用于物体检测算法的研究与训练。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的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）：1876 标注数量（xml文件个数）：1876 标注数量（txt文件个数）：1876 标注类别数：1 标注类别名称：[mouse] 每个类别标注的框数： mouse 框数 = 2261 总框数：2261 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
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    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
  • YOLO番茄目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练教程合集.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO番茄目标检测数据集，附带VOC、COCO及YOLO格式标注文件、数据划分脚本以及详尽的训练教程。 本数据集包含高质量的YOLO番茄目标检测图片，涵盖多种真实场景。使用lableimg软件进行标注，确保了标注框的质量，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，分别存储在不同目录下，方便直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附带了详细的环境搭建指南和训练教程以及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求灵活地将数据划分为训练集、验证集与测试集。 关于更多详细信息及其它相关数据集的下载，请参阅相应文档或联系项目发布者获取更多信息。
  • YOLO车牌目标检测数据集（包含5000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练教程合集.rar
    优质
    这是一个包含了5000张图片的YOLO车牌目标检测数据集，内附有VOC、COCO以及YOLO格式标注文件，同时提供数据划分及训练教程。 该数据集包含高质量的真实场景图片，适用于YOLO目标检测模型的训练。图像涵盖多种场景，并附带详细的标注教程及数据划分脚本，方便用户根据需求自行配置训练、验证与测试的数据集合。 所有图像均使用lableimg软件进行精确标注，提供三种格式标签文件：VOC（xml）、Coco（json）和YOLO（txt），分别存储于不同目录中，便于直接应用于YOLO系列模型的训练。
  • YOLO跌倒检测数据集（包含1000张图像）及VOC/COCO/YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO跌倒检测数据集，附带了详细的VOC、COCO和YOLO格式标注文件以及用于数据集划分的脚本和训练指南。 该数据集包含1类跌倒/摔倒目标检测的20,000张图片，并使用LabelImg软件进行标注。类别包括：跌倒 / 摔倒（一个类别）。资源内提供YOLO格式标签(txt文件)、VOC格式标签(xml文件)和COCO格式标签(json文件)，每一张图片都有对应的标签，分别存放在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档(YOLO环境搭建+训练案例)及数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求自行按比例划分训练、验证和测试数据集。 免责声明：该数据集可能无法满足所有人的需求，仅提供合理的标注信息，并不对由此生成的模型或权重文件精度做任何保证（如果对精度有较高要求可以使用LabelImg软件进行微调标框），请注意避免误购。如不存在资源缺失问题，则不再负责处理相关事宜。