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YOLO算法用电线杆数据集-含7255张标注图片-杆顶版本.zip

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简介：
本资源提供YOLO算法所需的电线杆数据集，包含7255张带有精确标注的图像，特别聚焦于识别电线杆顶部。适合用于训练和测试目标检测模型。 yolo算法-电线杆数据集包含7255张带标签的图像，文件名为：yolo算法-电线杆数据集-7255张图像带标签-杆顶.zip。

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  • YOLO算法用电线杆数据集-含7255张标注图片-杆顶版本.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法所需的电线杆数据集，包含7255张带有精确标注的图像，特别聚焦于识别电线杆顶部。适合用于训练和测试目标检测模型。 yolo算法-电线杆数据集包含7255张带标签的图像，文件名为：yolo算法-电线杆数据集-7255张图像带标签-杆顶.zip。
     
  • Yolo算法用输电线路数据集（含3334张标注图片）.zip
    优质
    这是一个包含3334张标注图片的数据集，专门用于训练和评估基于YOLO算法的输电线路检测模型。 yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip；yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip；yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip；yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip；yolo算法-输电线路数据集包含3334张带标签的图像.zip
     
  • 电线杆目标检测数据集(YOLO+VOC格式) 2127张.zip
    优质
    本数据集包含2127张图像及其标注文件，适用于YOLO和VOC格式的目标检测任务，专注于识别与分类电线杆。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储图片（jpg 格式），共 2127 张。 - Annotations 文件夹存放 xml 文件，共计 2127 个。 - labels 文件夹中则有 txt 文件，数量为 2127。 标签种类：单一类别 名称：[telegraph pole] 各类别框数： telegraph pole 的标注框共有 2700 个 总标注框计数：2700 图片质量与分辨率： - 清晰度良好，像素清晰。 - 图片未经过增强处理。 标签类型： 矩形框形式用于目标检测任务。 备注说明：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，所提供的仅是准确且合理的标注信息。
     
  • YOLO算法用蜱虫数据集-含2400张标注图片.zip
    优质
    本资源提供包含2400张标记图像的蜱虫数据集，适用于YOLO算法进行对象检测和识别研究。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，并可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已经划分好，包括一个配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10以及最新的yolo11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保存在不同的文件夹中，且每个文件名末尾包含类别名称的一部分。对于YOLO格式的标签，其内容遵循以下结构： 其中： 表示目标类别的索引值（从0开始）。 和 分别表示目标框中心点在图像中的相对位置坐标（范围为0到1之间）。 和 则是相对于整个图像尺寸的目标框宽度和高度比例。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
    优质
    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。
     
  • YOLO算法用蟑螂数据集-含2051张标注图片-蟑螂.zip
    优质
    该资源包含YOLO算法所需的蟑螂图像数据集，内有2051张已标注图片，适用于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，可以直接用于模型训练和验证测试。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以及yolo11等算法。 标签格式分为两种：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种格式的标签分别保存在两个不同的文件夹中，且每个文件名末尾包含类别名称的一部分。对于YOLO格式而言，其具体结构为： ： - `` 表示目标类别的索引（从0开始）。 - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标值，这些坐标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 `` 表示目标框的宽与高，同样是以比例形式给出（基于图像尺寸），其取值也在0到1范围内。
     
  • YOLO算法用眼镜检测数据集-含2948张标注图片-玻璃版.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法专用的眼镜检测数据集，包含2948张已标注图片，适用于训练和测试智能眼镜识别模型。 yolo系列算法的目标检测数据集包括标签文件可以直接用于模型训练与验证测试。该数据集已经进行了划分，并包含一个配置文件data.yaml，适用于多种YOLO版本（如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10和yolo11）。 数据集中有两种标签格式：一种是YOLO格式的txt文件，另一种是VOC格式的xml文件。这两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于YOLO格式，每个目标框的信息存储为 ： - `` 表示目标类别的索引（从0开始）； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的x和y坐标，这些值是相对于图像宽度和高度的比例，在0到1之间； - `` 和 `` 则代表目标框的宽度与高度比例。
     
  • yolo算法用行李箱检测数据集-含749张标注图片.zip
    优质
    此资源包含一个专门针对YOLO算法优化的行李箱检测数据集，共有749张带有精确标注的图像，适用于物体识别和智能监控系统开发。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于模型训练及验证测试。该数据集已划分好，并附有配置文件data.yaml，适用于多种yolo版本（包括yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11）。 标签格式有两种：一种是yolo格式的txt文件，另一种是voc格式的xml文件。两种格式分别保存在不同的文件夹中。 对于yolo格式： - 其中表示目标类别的索引（从0开始）。 - 和是目标框中心点的坐标，这些值为图像宽度和高度的比例，并且范围在0到1之间。 - 和则是以比例形式给出的目标框尺寸。
     
  • Yolo算法-老鼠数据集-含2295张标注图片的组合包.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法所需的老鼠数据集，包含2295张精确标注的图像，适用于目标检测和机器学习研究。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于模型训练和验证测试。该数据集已经按照不同版本的YOLO（如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10及最新的YOLOv11）划分好。 数据集中有两种类型的标签格式：yolo文本段落件（txt格式）和VOC XML文件。这些标签分别存储在两个不同的文件夹中： - yolo格式的标签内容为： - 其中， 表示目标类别的索引编号（从0开始）。 - 和 分别表示目标框中心点在图像中的比例坐标值，范围为0到1之间。 - 和 则是目标边界框的宽度和高度的比例值。
     
  • 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。