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车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）

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简介：
本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。

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  • 车辆种类识别数据集：2000张图片及标注文件（YOLOv5）
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    本数据集包含2000张不同类型的车辆图像及其对应的YOLOv5格式标注文件，适用于训练和测试车辆分类模型。 车俩种类识别数据集包含7个类别：一类客车（tinycar）、二类客车（midcar）、三类客车（bigcar）、一类货车（smalltruck）、二类货车（bigtruck）、油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar）。该数据集中共有1488张训练图片、507张验证图片和31张测试图片，所有图像均已标注并转换为txt格式。这些数据适用于YOLOv5 v7 v8深度学习模型的训练，类别总数为nc: 7，类名分别为[tinycar, midcar, bigcar, smalltruck, bigtruck, oil truck, specialcar]。
     
  • 用于识别吸烟行为的数据集——包含3000张标注图片及2000张未标注图片
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    本数据集旨在识别吸烟行为，内含3000张已标注图片和2000张未标注图片，为相关研究提供了丰富的视觉资料。 用于吸烟检测的数据集包含3000张已标注图片和2000张未标注图片。
     
  • 车辆图片识别与分类-数据集
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    本数据集包含大量经过标注的车辆图片，用于训练和测试车辆图片识别及分类模型。 用于开发、评估和比较学习方法的数据收集。
     
  • 苹果识别数据集，含4733张标注图片及XML文件
    优质
    本数据集包含4733张标注图片及其对应的XML文件，旨在用于训练和测试苹果识别算法。每一张图片均详细标注了苹果的位置和类别信息。 苹果识别数据集包含4733个带注释的图像以及相应的含有苹果信息的xml文件。
     
  • YOLOV5交通标志识别代码及含6105张标注图片的数据集TT100K
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    简介：此项目提供基于YOLOv5框架的交通标志识别源代码和一个包含6,105张标注图像的数据集TT100K，旨在促进智能驾驶系统中物体检测技术的研究与应用。 数据集文件较大，请通过私信方式发送。
     
  • Yolov5垃圾分类数据集含3000张标注图片
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的垃圾分类数据集，包含3000多张详细标注的图像，旨在促进智能垃圾分类算法的研究与开发。 yolov5垃圾分类数据集包含三千张已标注的图片。
     
  • Yolov5火灾检测数据集，包含超过2000张图片，标注文件为fire.zip
    优质
    本数据集基于YOLOv5框架，专为火灾检测设计，内含逾两千幅图像及对应的fire.zip标注文件，助力提升模型在火灾识别领域的精度与效率。 yolov5火灾检测数据集包含2000多张图片，所有图像都已标注为“fire”。
     
  • 工程车辆数据集-1基础图+1000张标注图片
    优质
    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。
     
  • 车辆类别识别VOC数据集
    优质
    车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。 我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。
     
  • 基于YOLOv5的人脸口罩图片识别数据集（含9000多张标注图）
    优质
    本数据集包含超过9000张人脸图像，并使用YOLOv5框架进行详细标注，旨在提升人脸识别中佩戴口罩情况下的准确率与效率。 数据集分为两个类别：“Mask”和“No Mask”。整个数据集中包含超过9000张图像及24975个带有标注的实例，并已按照训练、测试与验证三个部分划分，可以直接用于模型训练。这些图像的平均分辨率为0.49 MP，中位尺寸为750 x 600像素。为了提升模型性能，在数据集中还保存了每张图片在90度、180度和270度旋转后的版本作为额外的数据增强处理。