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ECSSD.tar.gz 经典显著性检测数据集（包含1000张jpg原图及1000张mask图png格式）

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简介：
ECSSD.tar.gz是一个经典显著性检测数据集，内含1000张JPEG格式的原始图片及其对应的PNG格式掩膜图。 经典显著性检测数据集包含1000张jpg原图和1000张mask图（png格式）。在Ubuntu系统下可以通过编写lst文件的Python脚本来打开该数据集。

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  • ECSSD.tar.gz 经典显著性检测数据集（包含1000张jpg原图及1000张mask图png格式）
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    ECSSD.tar.gz是一个经典显著性检测数据集，内含1000张JPEG格式的原始图片及其对应的PNG格式掩膜图。 经典显著性检测数据集包含1000张jpg原图和1000张mask图（png格式）。在Ubuntu系统下可以通过编写lst文件的Python脚本来打开该数据集。
     
  • 烟火检测数据集含1000张图片及标注.zip
    优质
    本数据集包含1000张用于烟火识别的图像及其详细标注信息，适用于火灾预防系统的训练与测试。 在实际工作项目中，我们使用目标检测技术中的YOLO系列算法，并基于已标注的烟火检测数据集进行开发。
     
  • 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。
     
  • 【目标检测数据集】1000张工具扳手VOC+YOLO格式图片.zip
    优质
    本资源提供包含1000张不同工具扳手图像的数据集，标注了VOC及YOLO格式文件，适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式结合的方式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数为1003张，相应的标注数量也是1003个。 唯一的标注类别是“banshou”，共有2097个此类别的框标记。
     
  • VOC行人数据集（含1000张图片）.zip
    优质
    本资源提供了一个包含1000张图像的VOC行人数据集，适用于物体检测和识别研究。每张图均标注了行人的位置信息。 我们有一个包含1000张图片的行人标注数据集。
     
  • 岩石分类的数据集，包含约1000张图片
    优质
    这是一个包含大约1000张岩石图像的数据集，旨在促进岩石类型自动分类的研究与应用开发。 岩石数据集包含各式各样的石头样本，“石灰岩”、“砂岩”、“泥岩”、“页岩”和“白云岩”，共计5类，大约有1000多张照片，并且每张照片都附带有标注信息。
     
  • VOC数据集中天牛目标检测的1000张图片
    优质
    本数据集包含1000张针对天牛的目标检测图像，旨在提升基于VOC标准的机器学习模型在识别和定位天牛方面的性能与精度。 目标检测VOC数据集包含1000张天牛图片的手动标注数据。
     
  • 安全帽数据集，约1000张图片
    优质
    本数据集包含约1000张图像，旨在支持安全帽检测研究。涵盖各种视角及复杂背景下的工地工作人员佩戴的安全帽情况，有助于提升工业场景下的人身安全监控技术。 安全帽数据集包含大约1000多张图片。
     
  • 苹果数据集 1000+ 张 带标注，Yolov5 格式
    优质
    本数据集包含超过1000张图片及详细标注信息，格式适配YOLOv5模型训练需求，适用于目标检测任务。 苹果数据集包含1000多张图片，并带有标注，格式为Yolov5。
     
  • YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息
    优质
    本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。