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家具识别检测数据集（椅子、餐桌、床、沙发）6104张图片-包含VOC/XML及YOLO/txt双格式标签（第二部分）.zip

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简介：
本资料包提供了一个详尽的家具识别检测数据集，涵盖6104张椅子、餐桌、床和沙发的照片，并附有VOC/XML与YOLO/txt两种格式的标注文件。 数据集分为三部分，第一部分的数据下载链接已提供。 【数据集介绍】： 1. 数据集中包含大量多样化的图片，背景丰富且具有充足的数据多样性。 2. 包括四种类别的物体：椅子、餐桌、床以及沙发。 3. 使用YOLOv9-s算法训练时，准确率可达96.1%。 4. 采用精确的labelimg工具进行标注，确保无遗漏和错误。 5. 提供VOC格式及Yolo格式标签文件，适用于多种目标检测算法，并已划分好训练集与验证集。 6. 可用于YOLO系列（包括YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和最新的YOLOv9）、SSD以及Faster-RCNN等算法的实验或研究中。 7. 适用于毕业设计项目，课程作业，企业实际应用等多种场景。欢迎下载使用。 此数据集仅包含高质量的数据资源及科研材料，均经过严格验证确保质量可靠。

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  • 家具识别检测数据集（椅子、餐桌、床、沙发）6104张图片-包含VOC/XML及YOLO/txt双格式标签（第二部分）.zip
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    本资料包提供了一个详尽的家具识别检测数据集，涵盖6104张椅子、餐桌、床和沙发的照片，并附有VOC/XML与YOLO/txt两种格式的标注文件。 数据集分为三部分，第一部分的数据下载链接已提供。 【数据集介绍】： 1. 数据集中包含大量多样化的图片，背景丰富且具有充足的数据多样性。 2. 包括四种类别的物体：椅子、餐桌、床以及沙发。 3. 使用YOLOv9-s算法训练时，准确率可达96.1%。 4. 采用精确的labelimg工具进行标注，确保无遗漏和错误。 5. 提供VOC格式及Yolo格式标签文件，适用于多种目标检测算法，并已划分好训练集与验证集。 6. 可用于YOLO系列（包括YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和最新的YOLOv9）、SSD以及Faster-RCNN等算法的实验或研究中。 7. 适用于毕业设计项目，课程作业，企业实际应用等多种场景。欢迎下载使用。 此数据集仅包含高质量的数据资源及科研材料，均经过严格验证确保质量可靠。
     
  • 交通信号灯检测数据集-7953张图片-包含VOC(xml)与YOLO(txt)标注格式.zip
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    该数据集提供7953张图像用于训练和测试交通信号灯识别模型，并附带VOC和YOLO两种格式的标注文件，便于不同需求的开发者使用。 交通灯识别检测数据集（包含VOC和YOLO格式标签）适用于课程作业、设计项目或比赛的实际应用需求，如自动驾驶等领域。该数据集共有7953张图片，背景丰富且多样化，目标分布均匀，标注精准可靠，适合多种目标检测算法的直接使用。类别名称为“Traffic_Light”。
     
  • YOLO火焰与烟雾数据集，含18800张图片及YOLO和VOC格式标注（TXT/XML）
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    本数据集包含18800张图像及其对应的火焰与烟雾标注，提供YOLO和VOC两种格式的注释文件。适合用于目标检测模型训练与评估。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域、特别是目标检测的深度学习框架。这个数据集专门用于火焰和烟雾的检测，并包含18,800张图像，每一张都经过了精确标注以训练YOLO模型进行有效识别。该数据集提供了两种标注格式：YOLO 和 PASCAL VOC 格式，同时支持 TXT 和 XML 两种文件类型。 让我们深入了解 YOLO 框架。由 Joseph Redmon 等人在2016年提出的YOLO是一种实时目标检测系统。其核心思想是将图像划分为多个网格，并让每个网格预测几个边界框及其类别概率。这种设计在速度和准确性之间取得了良好的平衡，特别适合于自动驾驶、安全监控等应用。 YOLO的目标检测算法通过一个单一的神经网络同时输出边界框坐标及类别的概率值。每个边界框包含四个参数（x, y, w, h），分别代表中心点位置以及宽度与高度，并且给出该对象属于各个类别之一的概率分布情况。在训练阶段，模型会学习调整这些参数以更精确地定位和识别目标。 PASCAL VOC 格式是另一种广泛使用的目标检测标注标准。不同于YOLO，它采用多边形或矩形框来定义物体边界，并且每个目标都有单独的XML文件描述其类别、坐标信息及置信度等属性。在该数据集中，XML 文件可能包含了与 TXT 文件相同的信息内容但以结构化形式呈现出来便于解析和处理。 对于这个特定的数据集而言，由于已经按照YOLO 和 PASCAL VOC 两种格式进行了预处理工作，用户可以直接使用它们来训练模型而无需进行额外的标注步骤。这极大地节省了时间和资源投入。在开始训练之前，可能需要对数据执行一些预处理操作如图像归一化、增强（例如翻转、裁剪、颜色扰动等）以提高泛化的性能表现；同时选择合适的批次大小和学习率也是优化训练过程的重要环节。 完成模型的训练后可以通过测试集来评估其效果，常用的评价指标包括平均精度(mAP)、召回率以及F1分数。如果发现模型的表现不够理想，则可以尝试调整网络架构设计或使用更复杂的增强技术等手段以提高性能水平。 这个YOLO火焰和烟雾数据集为开发及优化目标检测系统提供了一个宝贵的资源库，尤其适用于火灾预警与安全监控等领域；通过利用此数据集合适当的深度学习框架和技术方法可以在实际应用场景中实现高效的目标识别功能。
     
  • DMS危险驾驶行为数据集（六类-4202张图片）含VOC+xml、YOLO+txt及JSON格式标签.zip
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    本数据集包含4202张图像，涵盖六种危险驾驶行为，并提供VOC+xml、YOLO+txt及JSON三种格式的标注文件，适用于自动驾驶和驾驶员行为分析研究。 DMS危险驾驶行为数据集_6类（适用于课程作业、设计、比赛及实际项目）【实际项目应用】：dms驾驶员行为识别预警、疲劳驾驶检测告警等 【数据集说明】： 该DMS危险驾驶行为数据集中共有4202张图片，主要通过车内摄像头采集，背景真实且丰富多样。每种类型的数据分布均匀，标注精准，算法拟合效果良好，质量可靠。此数据集是博主在实际项目中使用的，并经过多次筛选处理。 标签格式包括voc（xml）、yolo（txt）和json三种。 行为类别有六种： - 睁眼 - 闭眼 - 打哈欠 - 闭嘴 - 打电话 - 抽烟 多种目标检测算法可以直接使用这些数据集。所有上传的数据均为博主实际项目或实验中使用的高质量样本，确保无劣质数据，请放心下载和使用。 如有问题可留言与博主联系。
     
  • 行人徘徊检测（行走-观望）数据集2926张-包含VOC+xml、YOLO+txt及JSON标签.zip
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    本数据集包含了2926张图像及其标注文件，适用于行人徘徊与行走行为识别研究。提供VOC+xml、YOLO+txt和JSON三种格式的标签信息，便于不同需求的研究者使用。 人员徘徊_行走_观望检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛。实际应用包括人员徘徊检测系统和人员观望行为检测系统。 【数据集说明】：该数据集中共有2926张图片，是为某比赛项目准备的。包含两类标签：“正常行走”与“观望”。所有图像均为手机拍摄，并经过手工精确定位标注。目标大小分布均匀且背景多样化，适合各种角度和场景的应用需求，算法拟合效果良好。 本数据集支持多种格式的数据标签：包括voc（xml）、yolo（txt）以及json格式文件，方便不同类型的计算机视觉任务使用。 此数据集仅包含博主在实际项目中或实验演示时使用的高质量图像。请放心下载并使用这些资源，并且欢迎提出任何相关问题和建议。
     
  • 刀棒识别数据集1200张图片包含VOC、YOLO和JSON标签
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    本数据集包含1200张图片，专注于刀棒类物品的识别，提供VOC、YOLO格式及JSON标签文件，适用于物体检测模型训练与评估。 实际项目应用包括社区安防、学校安防以及危险器具检测等领域。 数据集详情如下：刀具棍棒检测数据集中共有1200张图片，标签分为两类——[刀具] 和 [棍棒]（即[dao, bang]）。这些图像包含多种背景，并且各类别分布均匀。该数据集同时提供了voc格式的xml文件和yolo格式的txt文件作为标注信息，适合于多种目标检测算法的应用。 所有图片均为纯手工精确标注，确保了高质量的数据输入以及良好的模型拟合效果。如果需要json格式标签或在使用过程中遇到任何问题，请留言说明需求。
     
  • 鸟类飞行检测数据集3362张-包含VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式标注.zip
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    本数据集提供3362张鸟类飞行图片及其详细标注，涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式，适用于目标检测与图像识别研究。 空中飞鸟检测数据集适用于课程作业、设计项目或比赛使用。实际应用包括机场的飞鸟检测预警系统、驱赶系统以及鸟类识别与计数系统。 该数据集中包含3362张图片，是博主在进行“机场飞鸟检测预警系统”项目的开发过程中所使用的资料。这些图像经过了精确标注，并且背景多样，涵盖了多种不同种类和大小的鸟类。此外，目标分布均匀，使得算法能够较好地拟合训练模型所需的数据特征。 标签格式包括VOC（xml）、txt等多种形式，便于用户根据具体需求选择合适的文件类型进行处理与分析。
     
  • 【目标检测】飞行物检测数据集含7346张图片及3类标签（YOLO+VOC格式）.docx
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    本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集，内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储，便于目标检测模型训练与评估。 在当前的计算机视觉研究与应用领域内，目标检测技术已经发展成为一项关键任务，并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置，并给出它们的具体类别。 近年来，由于深度学习的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，其准确性和速度都有了大幅度提高。然而，在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。 本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集，该数据集中包含7346张图片，并涵盖了三种类型的飞行物体：“bird”（鸟）、“drone”（无人机）和“plane”（飞机）。此数据集采用了两种主要的格式：VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式，它包括了图像、注释文件以及类别信息文件；而YOLO则适合于实时对象检测系统，并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。 数据集的具体结构包含三个主要的子目录：JPEGImages（所有.jpg格式图片）、Annotations（与每张图片对应的.xml格式标注）和labels（.txt格式的目标定位信息）。此外，还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中，“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框，总共32294个目标。 所有图像的分辨率均达到了清晰标准，并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式，这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中，有助于算法更有效地学习物体边界特征。 这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集，研究人员可以训练并评估面向实际应用（如飞行器避障、安全监控等）的模型性能。
     
  • 电气类变电站缺陷检测数据集（含8000多张图片及voc标签）-第二部分.txt
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    该文档为电气类变电站缺陷检测的数据集第二部分，包含超过8000张图像及其VOC格式标注文件，旨在支持相关研究和算法开发。 该数据集包含变电站缺陷检测的8000多张高清图片，并附带VOC格式xml标签，涵盖20多个类别，包括人员安全、设备缺陷及异物等。此资源适用于电气工程专业的计算机视觉应用领域研究，例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。 文档中包含下载链接与提取码信息，请放心下载使用。由于价格上限限制，文件分为两部分发布：第一部分为下载链接；第二部分为提取码。希望您能理解这一安排。