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狗狗行为检测数据集(1551张图片,8种类别,YOLO+VOC格式).zip

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简介:
本数据集包含1551张关于狗狗行为的图像,涵盖八种不同的类别标签。以YOLO和VOC两种格式提供,适用于训练机器学习模型识别和分类不同情境下的狗的行为模式。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: 1. 存储图片的JPEGImages文件夹,总计有1551张jpg图片。 2. 用于存储标注信息的Annotations文件夹,其中xml文件总数为1551个。 3. labels文件夹中存放目标检测用的txt格式标签数据,共计包含1551个文本段落件。 该数据集涵盖8种不同的类别: - bark - default - eat - lyingDown - lyingProne - sit - sleep - stand 各类别对应的标注框数量分别为:bark(168),default(211),eat(208),lyingDown (240), lyingProne (148),sit(154), sleep(253) 和stand(231),总计有 1613个标注框。 图片的清晰度良好,分辨率较高。数据集中未进行任何增强处理以保持原始信息的真实性和完整性。 标签形状为矩形框形式,用于目标检测任务中的物体识别部分。 重要说明:无 特别声明:本数据集不提供关于训练模型或权重文件精度方面的保证,仅确保所提供的标注准确且合理。

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  • 15518YOLO+VOC).zip
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    本数据集包含1551张关于狗狗行为的图像,涵盖八种不同的类别标签。以YOLO和VOC两种格式提供,适用于训练机器学习模型识别和分类不同情境下的狗的行为模式。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: 1. 存储图片的JPEGImages文件夹,总计有1551张jpg图片。 2. 用于存储标注信息的Annotations文件夹,其中xml文件总数为1551个。 3. labels文件夹中存放目标检测用的txt格式标签数据,共计包含1551个文本段落件。 该数据集涵盖8种不同的类别: - bark - default - eat - lyingDown - lyingProne - sit - sleep - stand 各类别对应的标注框数量分别为:bark(168),default(211),eat(208),lyingDown (240), lyingProne (148),sit(154), sleep(253) 和stand(231),总计有 1613个标注框。 图片的清晰度良好,分辨率较高。数据集中未进行任何增强处理以保持原始信息的真实性和完整性。 标签形状为矩形框形式,用于目标检测任务中的物体识别部分。 重要说明:无 特别声明:本数据集不提供关于训练模型或权重文件精度方面的保证,仅确保所提供的标注准确且合理。
  • 15518YOLO+VOC).zip
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    本数据集包含1551张标注图片,涵盖八种不同的狗狗行为类别。以YOLO和VOC标准格式存储,便于机器学习模型训练与测试。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: - JPEGImages 文件夹存储了 1551 张 JPG 图片。 - Annotations 文件夹中包含了对应的 1551 个 XML 标注文件。 - labels 文件夹则有相应的 1551 个 TXT 文件。 标签种类共有8种,分别为:bark, default, eat, lyingDown, lyingProne, sit, sleep 和 stand。各类别标注的具体数量如下: - bark: 168 - default: 211 - eat: 208 - lyingDown: 240 - lyingProne: 148 - sit: 154 - sleep: 253 - stand: 231 总标注数量为:1613。 图片的分辨率清晰,未进行数据增强处理。标签形状是矩形框用于目标检测任务中识别物体边界。 重要说明: 暂无特别需要强调的内容。 特别声明: 本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证,仅确保提供的标注准确且合理有效。
  • 铁锈VOC+YOLO,600,1).zip
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    本数据集包含600张用于铁锈检测的图像,采用VOC和YOLO两种格式标注,集中于单一目标类别——铁锈,适用于训练精确的目标检测模型。 样本图:请到服务器下载文件,在电脑端资源详情查看并下载。 注意数据集部分图片有增强,请认真查阅图片预览内容。 数据格式为Pascal VOC与YOLO,不含分割路径的txt文件,仅包含jpg、VOC xml以及yolo txt格式文件。 图片总数(jpg数量):600 标注文件数(xml):600 标注文件数(txt):600 类别数目:1 类别名称:[Corrosion] 每个类别的框的数量: 腐蚀 框的个数 = 5920 总框的数量: 5920 使用工具为labelImg,标注规则是对目标进行矩形标记。 特别说明:暂无其他重要信息需要补充。
  • 学生课堂VOC+YOLO),含5622,7个.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VOC+YOLO,含4413,4个).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。
  • 自然灾害VOC+YOLO191514自然灾害VOC+YOLO191514
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    \n在当今的信息时代,机器学习和深度学习技术的快速发展,使得在计算机视觉领域对大规模、高质量的标注数据集的需求日益迫切。特别是在自然灾害检测领域,准确及时地识别和评估各种自然灾害事件具有重要的社会意义和实用价值。数据集作为机器学习模型训练的基础,其质量和多样性直接影响模型的性能。本文所述的自然灾害检测数据集正是为应对这一需求而设计。\n\n该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式,包含19151张标注图片,涵盖“倒树”、“滑坡”、“道路坍塌”、“石头”等四种类别的自然灾害。在标注方面,数据集采用labelImg标注工具进行图像中的特定灾害进行标注,并通过画矩形框的方式来指示灾害在图像中的具体位置。这种标注方式不仅直观、操作简便,而且非常符合实际应用中对于目标检测任务的需求。\n\n数据集的来源包括原始图片及其增强图片,其中原图约占数据集的1/3,剩下的2/3是经过图像增强处理后的图片。图片增强技术通常包括旋转、缩放、剪裁、颜色变换等方法,增强后的图片可提供给训练模型更多的视觉变体,帮助模型泛化,减少过拟合的风险,提高模型在真实世界中的鲁棒性和准确性。\n\n数据集中的每张图片都有对应的VOC格式的XML标注文件和YOLO格式的TXT标注文件,分别用于满足不同训练框架和算法的需要。VOC格式的XML文件通常包含目标的位置、尺寸、类别等信息,而YOLO格式的TXT文件以其简洁高效著称,更适合用于实时性强的目标检测算法。尽管数据集不包含分割路径的TXT文件,但其提供的图片及标注文件已足够为研究者提供丰富的信息资源,用于开发和评估目标检测模型。\n\n值得注意的是,数据集提供的19151张图片中,每个类别都包含了相当数量的样本。例如,“倒树”类别的框数为11037,“滑坡”类别的框数为7818,“道路坍塌”类别的框数为6416,“石头”类别的框数更是达到了25155,总计达到了50426个标注框。这一数字表明数据集具有相当的规模,能够提供给训练模型足够的学习样本,从而有望训练出性能优秀的检测模型。\n\n在使用该数据集进行模型训练之前,研究人员和工程师需要了解本数据集不包含对训练模型或权重文件精度的任何保证,用户需要自行评估数据集的合理性与准确性。此外,对于任何与数据集相关的问题,用户应自行解决,数据集的提供者不承担任何责任。在实际应用中,用户需要对数据集进行预处理,如图片的缩放、归一化,对标注文件进行解析等,使之适用于特定的模型和框架。\n\n为了展示数据集的应用效果,提供了少量图片的标注例子,这些例子可以帮助用户直观理解数据集的质量和标注的准确性。这不仅可以作为数据集质量和适用性的参考,也为用户学习如何使用该数据集提供了有力的示范。\n\n该自然灾害检测数据集集合了大量高质量标注图片,能够满足深度学习在自然灾害检测领域的研究和应用需求。尽管数据集的提供者对模型训练结果不提供保证,但其庞大的规模和丰富的类别覆盖,为研究者提供了一个宝贵的资源,有望促进相关技术的发展和应用。
  • 香烟瑕疵VOC+YOLO含1972.zip
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    该数据集包含197张图片和两个类别的标注信息,采用VOC与YOLO兼容格式,适用于训练和评估香烟瑕疵检测模型。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的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):197 标注数量(xml文件个数):197 标注数量(txt文件个数):197 标注类别数:2 标注类别名称:[kongtou, yiwu] 每个类别标注的框数: - kongtou 框数 = 100 - yiwu 框数 = 97 总框数:197 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。
  • VOC+YOLO的排污口(405,3个).zip
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    本数据集包含405张图像和三个排污口相关类别标签,采用VOC与YOLO双格式标注,旨在提升排污口自动化检测效率与精度。 文件较大,请在服务器上下载,并务必查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量:405张(jpg) - 标注数量:810个(xml和txt各405个) - 类别数:3 - EmptyPipe: 矩形框计数 = 100 - SewagePipe: 矩形框计数 = 374 - WaterPipe: 矩形框计数 = 65 总计矩形标注数量为539。 使用工具:labelImg,规则是对每个类别进行矩形框标注。 重要说明:暂无。
  • (含20,每180
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    本数据集包含3600张高质量图片,涵盖20种不同犬种,每个类别均有180幅图像,适用于深度学习模型训练和测试。 训练狗狗进行分类识别可以通过参考视频教程来学习。例如,在B站上有一个关于如何训练狗狗的视频(原链接:https://www.bilibili.com/video/av33504629),这个视频提供了详细的指导和技巧,可以帮助你更好地理解和实践这一过程。