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篮球相关的数据集，含图片和标注文件

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简介：
这是一个包含篮球相关数据的数据集，包括丰富的图片素材及其对应的标注文件，适用于各类研究与开发工作。 篮球数据集包含图片及对应的标注文件，可用于目标检测任务。

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  • 篮球相关的数据集，含图片和标注文件
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    这是一个包含篮球相关数据的数据集，包括丰富的图片素材及其对应的标注文件，适用于各类研究与开发工作。 篮球数据集包含图片及对应的标注文件，可用于目标检测任务。
     
  • YOLO算法用篮球、排球和网球数据集-含3509张标注图片.zip
    优质
    本资源包含YOLO算法所需的篮球、排球及网球图像数据集，共计3509张带有详细标注的图片，适合进行目标检测模型训练与测试。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型及验证测试。该数据集已划分好，并附带了配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 数据集中有两种格式的标签：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种类型的标签分别存放在不同的文件夹中，且这些文件名通常会包含部分类别名称。对于YOLO格式的数据，其标注方式为： ，其中： - `` 表示目标的类别索引（从0开始）。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像宽度和高度上的比例坐标，范围为0到1之间。 - `` 和 `` 则是相对于图像尺寸的比例值来描述目标框的实际大小。
     
  • Yolo算法相关-网球球员数据集-含551张标注图片的球与球员.zip
    优质
    本数据集包含551张标注图片，专注于网球比赛中的球员和球的识别，适用于YOLO算法的训练与测试。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经划分好，并且包含了配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签：一种是yolo格式（txt文件），另一种是voc格式（xml文件）。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。其中，yolo格式的具体内容如下： ： - `` 表示目标的类别索引，从0开始。 - `` 和 `` 是目标框中心点的x和y坐标值，这些数值是相对于图像宽度和高度的比例值，并且范围在0到1之间。 - `` 和 `` 则表示目标框的实际宽度和高度比例，同样也是相对于图像尺寸计算得出。
     
  • 已标注的篮球与人物数据集
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    该数据集包含了详细的篮球比赛及人物信息，经过精心标注处理，为研究者和开发者提供丰富的训练资源，适用于机器学习、数据分析等多个领域。 用于训练机器视觉模型的数据集需要包含各种场景下的高质量图像和标签信息，以确保模型能够准确识别和理解不同环境中的物体、特征以及背景元素。在准备数据过程中，需要注意清洗与预处理步骤，包括去除无关或低质量的图片，并对剩余样本进行标注优化工作。 此外，在选择合适的算法架构时也应考虑具体应用场景需求及计算资源限制等因素。例如对于大规模图像分类任务而言，可以采用基于深度学习的方法如ResNet、Inception等；而针对小规模数据集，则可能更适合使用迁移学习技术来提高模型性能表现。 最后还需定期评估训练效果并调整超参数设置以达到最佳泛化能力，从而使得开发出来的机器视觉系统能够更好地服务于实际应用中。
     
  • 包含图片和标注XML文件的电话呼叫数据集
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    本数据集包含了丰富的电话呼叫相关图片及详细的标注信息，以XML格式呈现，旨在支持各类研究与应用开发需求。 这个数据集包含了用于打电话场景的图片及其对应的标注文件（.xml格式），这些文件是由labelimg软件生成并手工完成标注的。该数据集适用于训练yolov4和yolov5模型，经过适当训练后可以达到90%以上的识别准确率。使用此数据集能够训练出高度精确的.h5和.pth模型。
     
  • Yolo算法相关的人与火灾数据集-含9700张标注图片.zip
    优质
    本资料包包含一个专注于人与火灾场景识别的数据集，内含9700张经过详细标注的图像，旨在优化YOLO算法在灾害监测和安全预警中的应用。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已划分好，并提供了一个配置文件data.yaml以支持yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等不同版本的算法使用。 标签格式包括两种：一种是yolo格式（txt文件），另一种是voc格式（xml文件）。这两种格式分别存储在不同的文件夹中。其中，yolo格式的具体内容为： ： - `` 表示目标的类别索引，从0开始计数。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像中的比例坐标（范围是0到1）。 - `` 和 `` 则代表目标框相对于整个图像宽度和高度的比例尺寸。
     
  • 包含图片与标注文件的条形码VOC数据集
    优质
    本数据集提供多种条形码图像及其对应的标注信息，适用于物体检测任务。含大量标记精确边界的实例，助力模型训练及验证。 在进行深度学习目标检测研究的同学通常都会接触到PASCAL VOC数据集。虽然很少有人会使用整个数据集，但大多数人都会按照VOC的格式准备自己的数据集。因此，这里提供PASCAL VOC的数据格式介绍，包括目录结构和各个文件夹的内容格式，以便于以后自己根据VOC的标准格式制作数据集。
     
  • 甲骨文图像数据集（含照片及JSON标注）
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    本数据集包含大量甲骨文字的照片及其JSON格式详细标注，旨在促进古文字识别与研究。 这是JSON格式的数据：{img_name: b02523F, ann: [[217.0, 1505.0, 320.0, 1622.0, 1.0], [236.0, 1679.0, 311.0, 1744.0, 1.0], [208.0, 1768.0, 283.0, 1941.0, 1.0], [172.0, 1961.0, 270.0, 2054.0, 1.0]]}。基于ResNet-50与U-net构建了甲骨文的图像分割网络，具体代码可以查看博主的文章及资源代码。
     
  • Yolov5火焰标注优质数据集，包含图片与txt文件
    优质
    本数据集为YOLOv5训练优化打造，内含大量火焰图像及其对应标注的txt文件，旨在提升模型在火灾检测中的精度和效率。 yolov5火焰标记好数据集包含图片和txt文件。
     
  • 苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件
    优质
    本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。 苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。