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工程车辆数据集-1基础图+1000张标注图片

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简介：
本数据集包含1001幅图像，其中有一幅基础图及1000张已标注的工程车辆图片，为相关领域的研究与开发提供了丰富的视觉资料。 我们提供一个包含1000张图片的工程车辆数据集，所有图像均已标注并可以直接用于训练模型。该数据集中涵盖了各种类型的工程车辆，包括但不限于重型卡车、沥青车、搅拌车、清障车、洒水车、拖拉机、挖掘机、压路机、吊车和自卸车等。

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  • 工程车辆数据集-1基础图+1000张标注图片
    优质
    本数据集包含1001幅图像，其中有一幅基础图及1000张已标注的工程车辆图片，为相关领域的研究与开发提供了丰富的视觉资料。 我们提供一个包含1000张图片的工程车辆数据集，所有图像均已标注并可以直接用于训练模型。该数据集中涵盖了各种类型的工程车辆，包括但不限于重型卡车、沥青车、搅拌车、清障车、洒水车、拖拉机、挖掘机、压路机、吊车和自卸车等。
     
  • 钓鱼数据集1+1000张图片+已标注.zip
    优质
    本资源包包含1001张高质量的钓鱼活动相关图像，其中一张为主图，一千张为详细的子样本，每张图片均已详细标注，非常适合用于深度学习和模式识别研究。 检测岸边钓鱼人员的数据集包含1000张项目数据，并且已经进行了标注，下载后可以直接用于训练。
     
  • 钓鱼数据集2含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个钓鱼主题的数据集，内有1000张已经标注好的图片，适合用于图像识别和机器学习模型训练。 检测岸边钓鱼人员的数据集2包含1000张项目数据，并且已经完成了标注工作，下载后可以直接用于训练。
     
  • 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。
     
  • 已标注的火焰烟雾数据集（含1000张图片）
    优质
    本数据集包含1000张经过详细标注的图像，专注于火焰与烟雾的识别与分析，适用于火灾检测系统的开发和研究。 已使用1000张图片创建了火焰烟雾的标注数据集。
     
  • 钓鱼Fishing数据集3含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个精心制作的钓鱼场景图像数据集，内有1000张已标注的高清照片，适用于训练和测试机器学习模型。 检测岸边钓鱼人员的数据集3包含1000张已标注的项目数据集，下载后可以直接用于训练。
     
  • 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。
     
  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
    优质
    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。
     
  • MSRA图像数据集（包含1000张带有真实标注的图片）
    优质
    本MSRA图像数据集包含了1000张具备精准注释的真实世界图片，为计算机视觉领域的研究提供了宝贵的资源。 MSRA数据库用于评估图像显著性检测算法的性能。该数据库包含真实标记的数据集，可以用来进行对比分析和定量效果测量。
     
  • 车辆检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持
    优质
    本数据集包含1000张车辆图像，配备VOC、COCO及YOLO格式标签，附带数据集划分脚本，并兼容GPU加速训练。 本数据集专注于车辆检测，在计算机视觉领域是一项关键技术应用之一。它包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖了城市道路、高速路及农村地区的各种情况，并包括了不同程度的遮挡状况。 该数据集设计用于交通监控下的车辆识别项目，能够为这类应用场景提供丰富的训练素材。具体来说，车辆被细分为五种类别：救护车（Ambulance）、公交车（Bus）、汽车（Car）、摩托车（Motorcycle）和卡车（Truck），以确保模型在不同类型的道路上都能准确地进行分类。 为了便于各种目标检测算法的使用，数据集提供了三种常见的标注格式：VOC的XML、COCO的JSON以及YOLO的TXT。这些格式广泛用于学术研究及实际应用中，特别是YOLO因其高效和实时性能而备受青睐。 Labelimg是一款常用的图像标注工具，在本项目中被用来高质量地完成边界框标注工作。使用这些数据可以训练基于深度学习的目标检测模型，例如最新的YOLOv8、YOLOv5等算法。附带的一键训练脚本简化了在GPU、CPU甚至Mac（M芯片）上进行模型训练的过程。 此外，分享的博主还提供了他们的训练日志以帮助新用户理解并优化自己的训练过程。通过这些资源和详细的说明文档，开发者能够更加顺利地开始车辆检测项目的开发工作。 总体而言，这个数据集不仅具有多样性和丰富的场景特征，并且具备了多种标注格式以及多平台支持能力，对于提高交通监控的精度与效率非常有帮助。