YOLO 数据集：货架商品布局检测【含划分数据集、类别文件及数据可视化脚本】

简介：
简介：该数据集专注于使用YOLO算法进行货架商品布局检测，包含详细的数据划分、类别定义以及用于数据分析和可视化的实用脚本。 项目包含货架商品摆放检测的相关内容：划分好的数据集、类别class文件以及用于数据可视化的脚本。这些数据按照YOLOV5的文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，涵盖商品零售架上的商品状态（如是否有货或摆放是否倾斜等）。标注信息完整，并且每张图中包含多个需要识别的目标。部分图像进行了增强处理，包括椒盐噪声和马赛克拼接两种方式。 数据集的类别有三种：1. 有货；2. 空的；3. 商品摆放错误。 整个数据集压缩后的大小为228 MB，分为训练集和验证集： - 训练集（datasets-images-train）包含2104张图片及对应的标签txt文件； - 验证集（datasets-images-val）则有152张图片及其标签。 此外还提供了类别信息的文本段落件，方便查看。为了更好地了解数据情况，项目中还包括一个可视化脚本。只需随机传入一张图即可绘制边界框，并保存在当前目录下。此脚本无需做任何更改，可以直接运行以进行图像可视化操作。