《数据集》瞳孔识别的目标检测数据集《目标检测》考虑到原题目的结构和信息量较小，可以稍微调整使其更加流畅：重写后的标题：瞳孔识别目标检测数据集

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简介：
简介：本数据集专为瞳孔识别设计，提供丰富的图像样本及精确标注，旨在推动目标检测技术在生物特征识别领域的应用与研究。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含瞳孔和眼球两个类别。共有5783张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集。数据集中还包含了描述指定类别的yaml文件以及xml格式的标签信息。此数据集可以直接用于YOLO系列算法的相关模型训练中使用。

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《数据集》瞳孔识别的目标检测数据集《目标检测》考虑到原题目的结构和信息量较小，可以稍微调整使其更加流畅：重写后的标题：瞳孔识别目标检测数据集

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简介：本数据集专为瞳孔识别设计，提供丰富的图像样本及精确标注，旨在推动目标检测技术在生物特征识别领域的应用与研究。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含瞳孔和眼球两个类别。共有5783张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集。数据集中还包含了描述指定类别的yaml文件以及xml格式的标签信息。此数据集可以直接用于YOLO系列算法的相关模型训练中使用。

＜项目代码＞YOLOv8 瞳孔检测＜目标识别＞

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简介：YOLOv8是一款先进的瞳孔检测系统，采用目标识别技术，能够高效准确地定位和跟踪图像中的瞳孔位置。其卓越性能适用于多种应用场景，如人机交互、医疗诊断等。 YOLOv8 瞳孔识别项目代码详细项目介绍请参阅相关文档。数据集的详细介绍可以参考相应的资料。数据集可以从指定位置下载。按照文件中的requirements.txt配置环境即可使用。

重写后的标题：路灯识别的数据集（目标检测）

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本数据集专注于路灯识别的目标检测任务，包含大量城市街道场景下的图像及标注信息，旨在推动智能交通系统的相关研究。该数据集包含适用于YOLO系列（如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN及SSD等模型训练的路灯识别信息，共有图片1910张。文件内包括图片、txt格式标签以及指定类别信息的yaml文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述算法的训练。

重写后的标题：考场行为识别的数据集（目标检测）

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本数据集专注于考场环境下的行为识别，通过目标检测技术捕捉并分析考生的行为模式，为教育评估和安全监控提供支持。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含两类：cheating和good。共有2192张图片，并且已经按照VOC格式进行了标注。文件中包括了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml配置文件和xml标签。数据集已划分成训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。

重写后的标题：塑料瓶识别的数据集（目标检测）

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本数据集包含大量标记的塑料瓶图像，旨在支持目标检测研究和算法开发，促进更高效的回收与分类技术。该数据集包含3331张图片及其对应的VOC格式标签，适用于YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练。文件中包括了图片、txt 标签以及指定类别信息的yaml 文件，并且有xml 格式的标签。此数据集可用于训练 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10 等算法，由于文件大小超过 1G，已上传至百度网盘并提供永久有效链接。

重写后的标题：电梯内人车识别的数据集（目标检测）

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本数据集专注于电梯内部环境，旨在通过收集和标注各类人物与车辆图像，推动电梯内的人车识别及目标检测技术的发展。 YOLO与VOC格式的电梯内人车识别数据集适用于YOLO系列、Faster RCNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含97张图片以及相应的txt标签文件，类别包括person（行人）、motorcycle（摩托车）和bicycle（自行车）。此外还提供了一个指定类别信息的yaml文件，可用于配置YOLOv5至YOLOv10等不同版本算法的训练需求。

《数据集》纸箱识别流水线目标检测数据集

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本数据集专为优化纸箱识别流水线设计，包含大量标注图像，用于训练和评估目标检测模型在各类纸箱分类与定位任务中的性能。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含两个类别：GreenCarton和RedCarton。文件中包含了图片及其对应的txt标签，并且有一个指定类别的yaml文件以及xml格式的标签信息。数据集已经按照训练集、验证集和测试集进行了划分，可以直接用于上述YOLO系列算法的训练。

煤矸石识别的数据集（目标检测）

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本数据集专注于煤矸石识别，采用目标检测技术，旨在提高煤矿废弃物处理效率与安全性。含丰富标注图像，助力AI模型训练与优化。该数据集包含YOLO与VOC格式的煤矸石图像，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。类别包括Coal（煤炭）和Rock（岩石），共有3091张图片。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。