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道路与下水道井盖开关及检测数据集（VOC+YOLO格式，含407张图片，2个类别）.7z

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简介：
该数据集包含407张图片和两个类别，采用VOC和YOLO两种标注格式，主要用于道路与下水道井盖开关状态的检测与识别。 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)：407 标注数量(xml文件个数)：407 标注数量(txt文件个数)：407 标注类别数：2 标注类别名称:[close,open] 每个类别标注的框数： close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数：469 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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  • 道路与下水道井盖开关及检测数据集（VOC+YOLO格式，含407张图片，2个类别）.7z
    优质
    该数据集包含407张图片和两个类别，采用VOC和YOLO两种标注格式，主要用于道路与下水道井盖开关状态的检测与识别。 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)：407 标注数量(xml文件个数)：407 标注数量(txt文件个数)：407 标注类别数：2 标注类别名称:[close,open] 每个类别标注的框数： close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数：469 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
     
  • 道路圆石墩检测数据集（VOC+YOLO格式），含461张图片，1个类别.7z
    优质
    本数据集包含461张图片及对应标注，专为道路圆石墩设计，支持VOC与YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练和验证。 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) ：462 标注数量 (xml 文件个数) ：462 标注数量 (txt 文件个数)：462 标注类别数：1 标注类别名称：[spherical_roadblock] 每个类别的标注框数： - spherical_roadblock 框数 = 1798 总框数：1798 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 管道焊缝质量检测数据集（VOC+YOLO格式，含1134张图片，2个类别）.7z
    优质
    本数据集包含1134张用于管道焊缝质量检测的图像，涵盖两个关键类别，并采用VOC和YOLO两种格式标注，适用于机器学习与深度学习研究。 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）：1134 标注数量（xml文件个数）：1134 标注数量（txt文件个数）：1134 标注类别数：2 标注类别名称：bad,good 每个类别标注的框数： - bad 框数 = 565 - good 框数 = 431 总框数：996 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无特别说明
     
  • 道路交通拥堵检测数据集（VOC+YOLO格式，含1899张图片，1个类别）.zip
    优质
    该数据集包含1899张图像，旨在通过VOC和YOLO格式提供交通拥堵状况的数据支持，便于模型训练与评估。专注于单一类别检测，助力智能交通系统研究与发展。 样本图：请到服务器下载文件（务必使用电脑端资源详情查看并下载） 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）：1899 标注数量（xml文件个数）：1899 标注数量（txt文件个数）：1899 标注类别数：1 标注类别名称：[crowd] 每个类别标注的框数： - crowd 框数 = 2273 总框数：2273 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：本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 机场跑道检测用遥感数据集（VOC+YOLO格式，含8116张图片，2个类别）.zip
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    本数据集包含8116张图片，旨在用于机场跑道检测任务，支持VOC和YOLO两种格式，涵盖两个类别。有助于提升遥感图像中的目标识别精度与效率。 样本图：请在电脑端资源详情查看并下载文件。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括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)：8116 标注数量(xml文件个数)：8116 标注数量(txt文件个数)：8116 标注类别数：2 标注类别名称: [机场, 跑道] 每个类别的框的数量： - 机场 框 数量 = 17251 - 跑道 框 数量 = 27810 总框数量：45061 使用工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框绘制。 重要说明：暂无。
     
  • 无人机与飞鸟检测数据集（VOC+YOLO格式，含6647张图片，2个类别）.7z
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    本数据集包含6647张图像，用于训练和测试无人机与飞鸟识别模型。采用VOC及YOLO格式标注，涵盖两个分类目标，适用于开发高效的鸟类监测系统。 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）：6647 标注数量（xml文件个数）：6647 标注数量（txt文件个数）：6647 标注类别数：2 标注类别名称：[Bird, Drone] 每个类别标注的框数： - Bird 框数 = 3567 - Drone 框数 = 4290 总框数：7857 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。
     
  • 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。
     
  • 车道线与路面标识检测数据集（VOC+YOLO格式，含4023张图片，27个类别）.zip
    优质
    本资源提供车道线及路面标识识别的数据集，包含4023张图像和27种类别标签，支持VOC与YOLO两种数据格式。 样本图展示了一个包含4023张jpg图片的数据集，每张图片都配有对应的VOC格式xml文件以及YOLO格式txt文件（不含分割路径的txt文件）。数据集中共有27个不同的标注类别，具体名称包括：自行车道、公交专用道、人行横道、禁止鸣笛、向前箭头-左向版、向前箭头-右向版、靠右行驶、向左箭头、标线（如车道分隔线）、中央隔离带等。所有图片和标注文件均存放于服务器上，建议在电脑端进行资源详情查看后下载使用。
     
  • 游泳者溺水检测数据集（VOC+YOLO格式，含8275张图片，4个类别）.7z
    优质
    本数据集包含8275张图片，旨在通过VOC和YOLO格式识别四种不同类型的潜在溺水事件，以帮助开发游泳者溺水检测系统。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式存储（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。 - 图片数量：8275张 - 标注数量： - xml文件个数：8275份 - txt文件个数：8275份 标注类别共有4种，分别为： 1. Drowning 2. Drowning-headdown 3. Person out of water 4. Swimming 各类别的具体框数如下： - Drowning 框数 = 8835 - Drowning-headdown 框数 = 4 - Person out of water 框数 = 477 - Swimming 框数 = 5383 总计标注框数量为：14699个。 使用工具：labelImg 重要说明： 由于溺水图片较难获取，数据集中超过80%的图片是经过增强处理而来，并且大部分图像分辨率较低，请谨慎考虑是否下载。
     
  • 室内积水检测数据集（VOC+YOLO格式），包含761张图片，1个类别.7z
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    本数据集提供761张室内图像用于积水检测，采用VOC和YOLO双格式存储，专注于单一目标类别——积水区域的识别与标注。压缩包为7z文件格式。 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)：761 标注数量(xml文件个数)：761 标注数量(txt文件个数)：761 标注类别数：1 标注类别名称:[jishui] 每个类别标注的框数： jishui 框数 = 902 总框数：902 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。