红外热成像人体检测数据集-5768张（包含VOC与YOLO格式，标注精确）.zip

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简介：
本数据集提供5768张图像，涵盖红外热成像下的人体检测场景，附带VOC及YOLO格式精准标注文件，助力科研与应用开发。航拍红外热成像人形（小目标）检测数据集适用于课程作业、设计及比赛使用。应用场景：该数据集用于进行小目标红外热成像人形检测，野外移动侦测以及无人机视角下的人形搜寻任务。数据集说明：此数据集中包含5768张图像，并且每一张都带有详细的标注信息。这些标签以voc（xml）和yolo（txt）两种格式提供，便于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，适合比赛项目需求，确保了标注的准确性及高质量的数据质量，在使用Yolov5等先进算法时能够获得较好的拟合效果。该数据集可以为研究者们在上述应用场景中的实验和开发工作提供了重要支持。

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红外热成像人体检测数据集-5768张（包含VOC与YOLO格式，标注精确）.zip

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本数据集提供5768张图像，涵盖红外热成像下的人体检测场景，附带VOC及YOLO格式精准标注文件，助力科研与应用开发。航拍红外热成像人形（小目标）检测数据集适用于课程作业、设计及比赛使用。应用场景：该数据集用于进行小目标红外热成像人形检测，野外移动侦测以及无人机视角下的人形搜寻任务。数据集说明：此数据集中包含5768张图像，并且每一张都带有详细的标注信息。这些标签以voc（xml）和yolo（txt）两种格式提供，便于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，适合比赛项目需求，确保了标注的准确性及高质量的数据质量，在使用Yolov5等先进算法时能够获得较好的拟合效果。该数据集可以为研究者们在上述应用场景中的实验和开发工作提供了重要支持。

红外过热图像数据集用于开关设备检测，包含约5500张VOC格式标注的图片

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本数据集提供约5500张红外图像，采用VOC格式标注，专为检测电力系统中的开关设备过热问题设计。开关设备红外过热图像数据集包含约5500张图片，采用VOC（xml）格式进行标注。该数据集中共有8个类别：核心、连接部分、主体、负荷开关、避雷器、电流互感器、电压互感器和塑料外壳式断路器。

光伏板红外过热检测数据集（VOC+YOLO格式，含1166张图片，2个类别）.zip

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本数据集包含1166张图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，专注于光伏板的红外过热检测，涵盖两类目标，旨在促进光伏系统故障诊断的研究与发展。样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览后进行下载。数据集格式包括Pascal VOC和YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：1166 - 标注数量（xml文件个数）：1166 - 标注数量（txt文件个数）：1166 - 类别总数：2 - 类别名称包括defect_diode和defect_hotspot。 - 每类标注框的数量： - defect_diode: 2034个框 - defect_hotspot: 3819个框总标注框数量为5853。使用工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形标记重要说明：暂无特别说明。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，仅确保提供的注释准确合理。

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”。

电线杆目标检测数据集(YOLO+VOC格式) 2127张.zip

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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。

【目标检测数据集】番茄成熟度检测数据集（640张图像，3类别，VOC+YOLO格式）.zip

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本数据集包含640张用于番茄成熟度分类的图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个类别，以VOC及YOLO格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。该数据集中共有643张图片，每张图片都有相应的标注文件，即有643个xml文件和643个txt文件。整个数据集包含了三个不同的类别标签：“fully_ripened”（成熟的）、“green”（半成熟的）以及“half_ripened”（未成熟的绿色）。具体来说，“fully_ripened”的标注框数为1330，“green”的标注框数为5134，而“half_ripened”的标注框数则有1317个。总计共有7781个标注框。该数据集使用了labelImg工具进行标签制作和编辑工作。

【目标检测数据集】板蓝根颗粒检测数据集（110张图像，VOC+YOLO格式）.zip

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本数据集包含110张用于板蓝根颗粒目标检测的图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，适用于训练和评估相关检测模型。【目标检测数据集】药品板蓝根颗粒检测数据集包含110张图片，采用Pascal VOC格式与YOLO格式标注（不含分割路径的txt文件），仅包括jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：111 - 标注数量(xml)：111 - 标注数量(txt)：111 数据集包含2个类别： - 999ganmaoling 框数 = 49 - banlangen 框数 = 85 总框数为134。标注工具使用的是labelImg。

上部跌倒检测数据集（含7771张VOC格式标注图像）

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本数据集包含7771张采用VOC格式标注的图像，专注于上半身跌倒事件的检测与识别，适用于开发跌倒监测系统和相关AI模型训练。跌倒检测是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，在智能安全监控、老人关怀系统以及医疗辅助等领域有着广泛的应用价值。本数据集包含7771张VOC（PASCAL Visual Object Classes Challenge）格式的标注图像，为开发和训练跌倒检测算法提供了丰富的资源。接下来我们了解一下VOC格式。这是一种常用的数据集标准，由英国剑桥大学计算机实验室创建，用于物体识别与检测任务。它包括了图像、类别名称、边界框以及分割掩模等信息，并以XML文件形式存储。每张图片通常对应一个描述其目标对象位置、大小及类别的XML文件，这使得数据集能够支持多类物体的检测和分割工作，便于算法训练和评估。在这个跌倒检测的数据集中，7771张图像提供了大量实例用于模型训练以识别跌倒事件。每幅图可能包含一个或多个跌倒场景，并覆盖了不同的环境（如室内、室外）、光照条件以及人物姿势与角度等变化因素，从而提高模型的泛化能力。VOC XML标注文件记录了图像中的跌倒对象及其精确边界框坐标信息，使得算法能够学习到有关人体姿态和位置的关键特征。针对跌倒检测任务，关键挑战在于识别异常的人体姿态及动作模式。这通常需要进行人体关键点定位、运动分析以及场景理解等工作。数据集标注帮助算法区分与跌倒相关的特定特征（如倾斜的身体姿势、伸展的手臂或腿部等），并学会区别真正的跌倒事件与其他类似但非跌倒的行为，例如跳跃、滑行或蹲下。在训练过程中，研究人员可能会采用深度学习方法，比如卷积神经网络（CNNs）。这些模型在图像识别和物体检测任务中表现出色，并常用于YOLO、Faster R-CNN 或 Mask R-CNN 等框架。通过多层神经网络的学习过程，可以从原始像素信息提取出高级特征以识别跌倒事件。为了优化模型性能，在训练过程中通常会采用数据增强技术（如旋转、缩放和翻转等），使模型能够更好地适应不同视角与光照条件的变化。此外，选择合适的损失函数及优化算法也对提高训练效果至关重要。通过交叉验证以及调整超参数的方式不断迭代改进模型，可以实现更加准确的跌倒检测。总之，这个数据集提供了大量VOC格式标注图像资源，在开发高效且精准的跌倒检测算法方面具有重要作用。利用这些数据，研究人员能够训练深度学习模型来识别各种跌倒场景，并提升智能安全系统在老年人护理和公共安全监控等领域的实用性。