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学生课堂行为检测数据集（VOC+YOLO格式），含5622张图片，7个类别.7z

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简介：
本数据集包含5622张图像，采用VOC及YOLO格式标注，涵盖学生课堂上的七种典型行为，旨在促进课堂教学行为分析研究。 数据集格式为Pascal VOC与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：5622张 标注数量：5622个（包括xml文件和txt文件） 标注类别数：7类 标注类别名称：“dk”、“dx”、“js”、“tt”、“xt”、“zl”、“zt”。

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  • 学生课堂行为检测数据集（VOC+YOLO格式），含5622张图片，7个类别.7z
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    本数据集包含5622张图像，采用VOC及YOLO格式标注，涵盖学生课堂上的七种典型行为，旨在促进课堂教学行为分析研究。 数据集格式为Pascal VOC与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：5622张 标注数量：5622个（包括xml文件和txt文件） 标注类别数：7类 标注类别名称：“dk”、“dx”、“js”、“tt”、“xt”、“zl”、“zt”。
     
  • 考场作弊行为检测数据集（VOC+YOLO格式，含4413张图片，4个类别）.7z
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    本数据集包含4413张图像，用于识别考试中的作弊行为，采用VOC和YOLO格式标注，涵盖4种类别，适用于训练检测模型。 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)：4413 标注数量(xml文件个数)：4413 标注数量(txt文件个数)：4413 标注类别数：4 标注类别名称:[Cheatcode,Cheating,NonCheating,mobiledetrction] 每个类别标注的框数： - Cheatcode 框数 = 428 - Cheating 框数 = 8730 - NonCheating 框数 = 4022 - mobiledetrction 框数 = 3611 总框数：16791 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。
     
  • 昆虫识别数据集（VOC+YOLO格式），含1873张图片，7个类别.7z
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    本数据集包含1873张图像和七个不同的昆虫类别，采用VOC与YOLO兼容格式，适用于昆虫识别任务的模型训练和验证。 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）：1873 标注数量（xml 文件个数）：1873 标注数量（txt 文件个数）：1873 标注类别数目：7 标注类别名称：Boerner, Leconte, Linnaeus, acuminatus, armandi, coleoptera, 和linnaeus 每个类别的标注框数： - Boerner 框数 = 1859 - Leconte 框数 = 2711 - Linnaeus 框数 = 1046 - acuminatus 框数 = 1130 - armandi 框数 = 1932 - coleoptera 框数 = 2163 - linnaeus 框数 = 907 总框数：11748 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。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
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    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。
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.7z
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    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息，同时提供VOC和YOLO两种格式文件，便于模型训练与检测。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式（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文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：899张 - 标注数量（xml文件）：899个 - 标注数量（txt文件）：899个 标注类别包括12种，具体如下： - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数：2291个。 使用标注工具为labelImg，规则是对类别进行矩形框标注。
     
  • 螺丝螺母检测数据集（VOC+YOLO格式，含2100张图片，13个类别）.7z
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    本数据集包含2100张图像及对应的标注信息，适用于螺丝和螺母的检测任务。涵盖13种类别，提供VOC与YOLO两种格式，便于研究者进行模型训练与测试。 数据集格式为Pascal VOC格式与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）：2100 标注数量（xml文件个数）：2100 标注数量（txt文件个数）：2100 标注类别总数为13，具体包括以下类型： 六角螺栓、双六角柱、T型螺丝、法兰螺母、六角支柱、键条、六角螺母、水平气泡、六角钢柱、塑料垫片支柱、弹簧垫圈、矩形螺母和圆头螺丝。
     
  • 齿轮瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2978张图片，3个类别.7z
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    本数据集提供了一个包含2978张图片的齿轮瑕疵检测资源库，采用VOC与YOLO双格式标注，涵盖三种不同类型的缺陷。 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)：2978 标注数量(xml文件个数)：2978 标注数量(txt文件个数)：2978 标注类别数：3 标注类别名称:[break, lack, scratch] 每个类别标注的框数： - break 框数 = 1000 - lack 框数 = 980 - scratch 框数 = 4317 总框数：6297 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。
     
  • 轮胎瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2154张图片，4个类别.7z
    优质
    本数据集包含2154张图像，用于轮胎瑕疵检测，支持VOC和YOLO格式，涵盖四种不同类型缺陷，适用于训练高效的瑕疵识别模型。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式（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。 总共有2154张图片，每一张都有相应的标注文件。 - 使用了四种不同的类别进行标注：debris、ground、side 和 side_cut。 - 各类别的具体框数如下： - debris: 1599个 - ground: 564个 - side: 188个 - side_cut: 493个 总计标注了2844个边界框。 使用的标注工具为labelImg。
     
  • 石油泄漏检测数据集（VOC+YOLO格式，含6633张图片，1个类别）.7z
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    本数据集包含6633张图像，采用VOC和YOLO格式标注，专注于单一类别的石油泄漏检测，旨在提升环境监测技术的精确性和效率。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6633 标注数量(xml文件个数)：6633 标注数量(txt文件个数)：6633 标注类别数：1 标注类别名称:[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 8754 总框数：8754 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集包含增强图片，请仔细查看图片斟酌下载。 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。
     
  • 轮毂缺陷检测数据集（VOC+YOLO格式，含1445张图片，7个类别）.zip
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    本数据集包含1445张图片及对应的标注文件，适用于轮毂缺陷检测任务。采用VOC和YOLO两种格式，涵盖7种类别，方便用户根据需求选择使用。 样本图展示如下： 文件存放于服务器，请务必在电脑端查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：1445张 标注数量(xml)：1445个 标注数量(txt)：1445个 标注类别总数为7类： - Blue hole - Brake Thermal Cracks - Contact Fatigue Cracks - Out Of Roundness - Peeling - Rollerpile - flat