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VOC格式标签的水果检测数据集

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简介：
本数据集包含大量以VOC格式标注的水果图像，旨在促进水果识别与分类研究，适用于训练和测试相关计算机视觉模型。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的水果检测数据，并转换为txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行水果识别。目标类别包括香蕉（banana）和苹果（apple）。共有33254个样本。

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  • VOC格式标签的水果检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的水果图像，旨在促进水果识别与分类研究，适用于训练和测试相关计算机视觉模型。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的水果检测数据，并转换为txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行水果识别。目标类别包括香蕉（banana）和苹果（apple）。共有33254个样本。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
    优质
    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签，基于VOC标准进行标注，适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景，并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注，确保了标注框的质量，标签采用VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • VOC格式标签的牙刷检测数据集
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    本数据集包含大量采用VOC格式标注的牙刷图像及其详细信息，旨在促进智能识别与分类算法的研究与发展。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的牙刷检测数据，并转换成了txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行牙刷检测。目标类别名为toothbrush，包含10414个样本。
     
  • VOC格式标签的行李箱检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的行李箱图像，旨在推动相关物体检测算法的研究与发展。 行李箱检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO算法进行行李箱检测。目标类别名为suitcase，总共有2507个样本。
     
  • 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。
     
  • 水杯检测的VOC与YOLO格式数据集
    优质
    本数据集专为水杯检测设计，包含大量标注图像，采用VOC及YOLO两种格式，适用于训练和评估目标检测模型性能。 1. 杯子检测数据集是从COCO2017数据集中提取得到的，并分别转换成了VOC和YOLO格式（即txt和xml两种标签格式），可用于YOLO杯子检测；共有两部分，这里是第二部分数据。 2. 目标类别名：cup； 3. 数量：9579。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
    优质
    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • 积水检测数据集（含VOC和YOLO格式）.rar
    优质
    该资料包含了一个全面的积水检测数据集，内含多种图像及标注文件，支持VOC与YOLO两种格式，适用于物体检测模型训练与测试。 积水检测数据集包括VOC和YOLO两种数据格式。
     
  • 无标签水果检测数据集RAR文件
    优质
    本数据集为一匿名化水果图像集合，包含多种常见及少见水果品种，旨在促进无标签机器学习研究与模型训练，助力于提高图像识别算法性能。 水果检测（fruits）无需标签数据即可进行。