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BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip

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简介：
本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。

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  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • BDD100k VOC格式标注数据
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    BDD100k VOC格式标注数据提供了大规模的交通场景视频与图像集，采用VOC格式详细注释车辆、行人等元素，助力自动驾驶及计算机视觉研究。 VOC格式的标注文件是一种常用的图像数据集标注方式，在计算机视觉任务如目标检测、语义分割等领域广泛应用。这种格式通常包含XML文件，用于描述图片中的边界框位置及类别信息。通过这种方式可以方便地进行大规模的数据标记工作，并为模型训练提供结构化的输入数据。
     
  • bdd100k数据集的Yolo格式版本（含标签和图像数据）.zip
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    本资料包包含BDD100K数据集中车辆检测任务所需的数据，已转换为YOLO格式，包括标注文件与原始图像。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，适用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。BDD100K的数据标签已经转换为YOLO格式，其中训练集包括70k张图片，验证集包含10k张图片。如果有任何问题，请通过平台的私信或留言功能与我联系。
     
  • VOC格式数据集转Yolo格式（XML到TXT）
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将VOC格式的数据集中标注文件从XML转换为YOLO训练所需的TXT格式，助力机器学习任务。 在计算机视觉领域，数据集是训练模型的基础。VOC（PASCAL VOC）与YOLO（You Only Look Once）是两种常用的数据集格式。本段落将详细介绍如何把VOC格式转换为YOLO格式，并介绍相关知识。 VOC是一种标准的数据集格式，主要用于物体检测任务。它包括图像和对应的XML标注文件，其中每个XML文件描述了图像中的一个或多个物体及其位置信息。典型的VOC数据结构如下： 1. `JPEGImages`：存储原始的JPEG图像。 2. `Annotations`：包含对应于每张图片的XML注释文件，这些文件提供了有关对象的位置和类别的详细信息。 3. `ImageSets`：包括文本段落件，指定了需要处理的具体图形单元。 YOLO是一种实时目标检测系统。其数据集格式简洁明了，利于模型训练。YOLO的数据结构通常包含： 1. 图像（例如JPEG）。 2. 标注（以.txt为扩展名的文件），其中每一行代表一个对象，并包括图像名称、中心坐标（x, y）、相对于图片宽高的比例尺寸（w, h）和类别编号。 要将VOC转换成YOLO格式，主要步骤如下： 1. **解析XML**：读取并处理每个XML文件以提取物体边界框的坐标(top, left, bottom, right)及分类名称。 2. **计算中心点与比例尺寸**：基于上述坐标信息，推算出对象中心位置（x,y）以及宽度和高度相对于图像的比例(w,h)。 3. **生成TXT文档**：为每个图片创建一个相应的TXT文件，并将所有物体的数据写入其中。每行代表单个实体的信息。 4. **建立类别映射**：确保VOC与YOLO中的分类编号一致，可能需要制定一份类别转换表来实现这一目标。 5. **重新组织数据集**：依据YOLO的目录结构整理新的数据集合。 `voc2txt`脚本用于执行上述变换过程。它扫描整个Annotation文件夹内的XML文档，并根据提取的信息生成对应的TXT注释文件，从而形成符合YOLO格式的数据集。 在转换过程中需要注意以下几点： - **坐标调整**：VOC使用的原点位于图像的左上角，而YOLO则以中心为基准。 - **类别一致性**：确保两个数据集中对象分类的一致性。 - **忽略无标注图片**：某些VOC文件可能没有包含任何物体信息，在转换时应予以排除或标记。 这种类型的工具通常会提供配置选项如映射表和输出路径，以便用户根据特定需求进行调整。通过对这两种格式差异及转换流程的理解，可以更有效地管理和使用计算机视觉项目中的数据集。
     
  • VOC格式标签的水果检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的水果图像，旨在促进水果识别与分类研究，适用于训练和测试相关计算机视觉模型。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的水果检测数据，并转换为txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行水果识别。目标类别包括香蕉（banana）和苹果（apple）。共有33254个样本。
     
  • VOC格式标签的牙刷检测数据集
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    本数据集包含大量采用VOC格式标注的牙刷图像及其详细信息，旨在促进智能识别与分类算法的研究与发展。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的牙刷检测数据，并转换成了txt和xml两种格式标签，适用于YOLO算法进行牙刷检测。目标类别名为toothbrush，包含10414个样本。
     
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
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    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
     
  • VOC格式标签的行李箱检测数据集
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    本数据集包含大量以VOC格式标注的行李箱图像，旨在推动相关物体检测算法的研究与发展。 行李箱检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO算法进行行李箱检测。目标类别名为suitcase，总共有2507个样本。
     
  • 将VOC格式数据集转为COCO格式，xml转json格式
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于转换计算机视觉任务中常用的VOC格式数据集至COCO格式，实现从XML到JSON的数据解析与重组。 将VOC格式的数据集转换为COCO格式是必要的步骤之一，在这种情况下，xml格式需要被转换成json格式以适应EfficientDet等网络的需求。
     
  • VOC格式数据集扩展（含XML文件）
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    本数据集为VOC格式的图像分类与目标检测任务提供扩充资源，包含详细的XML标注文件，便于研究人员进行模型训练和验证。 可以扩展任意倍数的图片以及XML文件。