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绳子检测数据集VOC+YOLO格式322张单类别.7z

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简介：
本数据集包含322张图片及其标注文件，适用于基于VOC和YOLO格式的绳子识别任务，便于模型训练与评估。 数据集格式：Pascal VOC 格式+YOLO 格式（不包含分割路径的txt 文件，仅仅包含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)：322 标注数量(xml 文件个数)：322 标注数量(txt 文件个数)：322 标注类别数：1 标注类别名称:[rope] 每个类别标注的框数： rope 框数 = 375 总框数：375 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，数据集只提供准确且合理标注

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  • 绳子检测数据集VOC+YOLO格式322张单类别.7z
    优质
    本数据集包含322张图片及其标注文件，适用于基于VOC和YOLO格式的绳子识别任务，便于模型训练与评估。 数据集格式：Pascal VOC 格式+YOLO 格式（不包含分割路径的txt 文件，仅仅包含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)：322 标注数量(xml 文件个数)：322 标注数量(txt 文件个数)：322 标注类别数：1 标注类别名称:[rope] 每个类别标注的框数： rope 框数 = 375 总框数：375 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，数据集只提供准确且合理标注
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
    优质
    本数据集包含2778张图片，标注了单一物体类别——拐杖的数据，采用VOC及YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练与测试。 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）：2778 标注数量（xml文件个数）：2778 标注数量（txt文件个数）：2778 标注类别数：1 标注类别名称：[whitecane] 每个类别标注的框数： - whitecane 框数 = 4635 总框数：4635 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：视频采集截图图片，场景类似，请参考相关博文。
     
  • RSNA肺炎检测数据集（VOC+YOLO格式），含6012张图像，1个类别.7z
    优质
    该数据集包含6012张图像，专门用于训练和评估肺炎检测模型，以VOC和YOLO两种格式提供，便于快速集成到不同类型的深度学习项目中。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：6012 标注数量(xml文件个数)：6012 标注数量(txt文件个数)：6012 标注类别数：1 标注类别名称:[meat] 每个类别标注的框数： meat 框数 = 9555 总框数：9555 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，数据集只提供准确且合理标注