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独家渣土车检测数据集：2694张图片，亲自主标注

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简介：
本数据集包含2694张精心挑选与标注的渣土车图像，旨在为计算机视觉研究提供高质量训练资源。每一张图片均由人工细致标注，确保准确性与实用性。 我在项目中使用了一套包含2694张图片的数据集，这些图片涵盖了渣土车在白天和夜晚的不同场景，并且每一张都配有高质量的txt格式标注文件。这套数据集可以直接用于yolov5模型的训练与测试，在我进行训练时，检测精度达到了90%以上。此外，利用这个数据集制作项目演示以及对视频和图片进行测试都非常顺利。

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  • 独家渣土车检测数据集：2694张图片，亲自主标注
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    本数据集包含2694张精心挑选与标注的渣土车图像，旨在为计算机视觉研究提供高质量训练资源。每一张图片均由人工细致标注，确保准确性与实用性。 我在项目中使用了一套包含2694张图片的数据集，这些图片涵盖了渣土车在白天和夜晚的不同场景，并且每一张都配有高质量的txt格式标注文件。这套数据集可以直接用于yolov5模型的训练与测试，在我进行训练时，检测精度达到了90%以上。此外，利用这个数据集制作项目演示以及对视频和图片进行测试都非常顺利。
     
  • 已完成标注的工程车辆数据集（含挖掘机、推土机和渣土车，每类约700张图片，COCO格式）
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    本数据集包含已标注的工程车辆图像，涵盖挖掘机、推土机及渣土车三大类，每种类别约有700张图片，统一采用COCO格式存储。 工程车辆数据集（包括挖掘机、推土机、渣土车）已标注完成，每类约有700张图片。该数据集适用于COCO格式的深度学习目标检测任务。如有需要其他格式的数据，请通过平台私信联系我。
     
  • 烟火检测数据集含1000张图片及标注.zip
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    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。
     
  • 口罩检测用目标检测数据集：680多张JPG图片，xml标注格式
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    这是一个专为口罩检测设计的目标检测数据集，包含超过680张JPEG格式图像，并采用XML文件进行精准边界框标注。 本口罩检测数据集包含680余张图片（格式为jpg），采用labelImg工具进行标注，生成的标签文件为xml格式（VOC格式）。该数据集中只涉及纯口罩检测，并不包括面部识别内容。所有图片均为本人下载并整理、标注，确保与其他用户的数据集无重复。 如果需要包含人脸与口罩联合识别的功能，即用于判断人群是否佩戴口罩的数据集，请联系我获取相关资源（非现有资源的额外标注），此类数据集数量不低于5000张。 此外，如有需求人工帮助进行图片标注或特定类型的目标检测数据集制作，欢迎咨询。根据实际情况及报酬协商后可考虑提供服务，并依据具体的数据量和标注时间商定交付期限。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
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    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集，包含7504张已标注图像，采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 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并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本（如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11）划分好。 数据集中有两种格式的标签：yolo格式（txt文件）和VOC格式（xml文件），分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始计数） - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值，这些数值是相对于图像宽度与高度的比例，并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例，同样也是以图像尺寸为基准计算得出。
     
  • 已标注的13200张图片：用于目标检测的蝗虫VOC数据集
    优质
    本数据集包含13200张经过精细标注的图像，专为提升机器学习模型在复杂环境中的蝗虫识别能力而设计，遵循VOC格式标准。 目标检测蝗虫VOC数据集包含13200张图片，其中已标注的蝗虫图片有1300张，可以直接用于训练模型。这些图片已经手动标注好，并且符合VOC数据集格式要求。
     
  • 工程车辆数据集-1基础图+1000张标注图片
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    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。
     
  • 老鼠图片目标检测数据集【包含约1100张标注图片，采用YOLO格式】
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    这是一个专为老鼠图像设计的目标检测数据集，内含大约1100张标注图片，并且采用了流行的YOLO格式，非常适合训练和优化目标检测模型。 老鼠图像目标检测数据集已包含约1100张图片，并且已经按照YOLO格式进行了标注。 类别数量为1：老鼠（详情参考classes文件）。 该数据集已被划分为训练集与测试集，如需可视化，请运行show脚本即可。
     
  • 自卸车目标检测数据集
    优质
    本数据集专为自卸车目标检测设计，涵盖丰富的真实场景图像与标注信息，旨在提升模型在复杂环境下的识别精度和鲁棒性。 自卸车数据集是一个适合初学者入门的目标检测数据集。