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yolov5 瓶子检测数据集(bottle_瓶子检测数据集).rar

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简介:
该文件包含一个专为YOLOv5设计的瓶子检测任务的数据集。其中包含了多种瓶子的图像及其标注信息,适用于训练和评估物体检测模型性能。 使用YOLOv5进行瓶子目标检测的数据集包含类别名为“bottle”的标签。这些数据是从VOCtrainva2012数据集中提取的,并以txt和xml两种格式提供标签信息。

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  • yolov5 bottle_).rar
    优质
    该文件包含一个专为YOLOv5设计的瓶子检测任务的数据集。其中包含了多种瓶子的图像及其标注信息,适用于训练和评估物体检测模型性能。 使用YOLOv5进行瓶子目标检测的数据集包含类别名为“bottle”的标签。这些数据是从VOCtrainva2012数据集中提取的,并以txt和xml两种格式提供标签信息。
  • picodet_motorcycle.rar电梯电车版本
    优质
    本数据集包含大量用于训练和测试电瓶车(摩托车类型)检测模型的图像资源,特别适用于基于Picodet框架的电梯区域电瓶车识别任务。 电梯电瓶车数据集包含person、motorcycle、bicycle三个类别,标签格式为txt和xml,适用于电梯间的电瓶车目标检测。
  • YOLO装物体 bottle_VOCtrainval2012.zip
    优质
    该数据集为YOLO算法训练专用,包含多种日常生活中的瓶装物品图像,格式遵循VOC标准,适用于目标检测模型的研究与开发。 1. YOLO瓶子检测数据集 2. 类别名:bottle 3. 来源:从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式:txt和xml两种 5. 图片数量:812张
  • yolov5 车辆(car).rar
    优质
    本资源包含YOLOv5算法下的车辆检测专用数据集,适用于训练和测试汽车识别模型。文件格式为RAR压缩包。 车辆目标检测使用YOLOv5模型进行训练,数据集来源于VOCtrainva2012,并从中提取了“car”这一类别。标签文件格式包括txt和xml两种类型。
  • -目标系列-杯 Mug>>DataBall
    优质
    Mug>DataBall是一款专注于杯子的目标检测数据集,旨在提升机器视觉模型在各种场景下识别和定位杯子的能力。该数据集包含丰富的图像样本及精确标注信息,适用于深度学习研究与应用开发。 数据集-目标检测系列- 杯子 检测数据集 mug>> DataBall 标注文件格式:xml 项目地址: 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行: 1)数据预处理, 2)模型训练, 3)模型推理。 脚本运行方式: * 运行脚本: python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量: 160 目前数据集暂时在该网址进行更新。
  • 4000张VOC+YOLO格式
    优质
    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。
  • Yolov5口罩
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的口罩检测模型训练及评估设计,包含大量人脸佩戴与未佩戴口罩的真实场景图像,旨在提升公共场合下人员健康安全监控系统的准确性和可靠性。 yolov5口罩数据集、防疫口罩数据集以及AI训练数据集。
  • 玻璃盖缺陷包含125张图片
    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。
  • test.rar_MATLAB 盖_缺陷_瑕疵_盖瑕疵_盖瑕疵
    优质
    本资源提供MATLAB程序用于检测瓶盖上的各种缺陷和瑕疵,旨在帮助提高产品质量控制的效率和准确性。 一个基于MATLAB的简单瓶盖瑕疵检测系统。