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正版VOC格式灭火器数据集-含5156张图片

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简介：
该数据集包含5156张正版VOC格式图片，专为灭火器识别与分类设计，适用于训练图像识别模型，提高消防安全设备检测效率。 数据集格式采用Pascal VOC标准（仅包含jpg图片及其对应的xml文件）。该数据集中共有5156张图片及相应的标注文件，共计涵盖一个类别的标签：fe。对于类别fe的标记数量总计为7762个框。使用的标注工具是labelImg。

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  • 正版VOC格式灭火器数据集-含5156张图片
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    该数据集包含5156张正版VOC格式图片，专为灭火器识别与分类设计，适用于训练图像识别模型，提高消防安全设备检测效率。 数据集格式采用Pascal VOC标准（仅包含jpg图片及其对应的xml文件）。该数据集中共有5156张图片及相应的标注文件，共计涵盖一个类别的标签：fe。对于类别fe的标记数量总计为7762个框。使用的标注工具是labelImg。
     
  • [数据集][VOC][正版]奔跑检测数据集（VOC格式）- 3248张
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    本数据集提供3248张图像，遵循PASCAL VOC标准，专注于奔跑动作识别与分析，适用于计算机视觉领域研究。 数据集采用Pascal VOC格式存储（不含分割的txt文件），仅包含jpg图片及对应的xml文件。 - 图片数量：3248张 - 标注数量：3248个标注文件(xml) - 标注类别数：两类 - 类别名称包括：running 和 nr - 其中，running 表示正在奔跑的场景； - 而 nr 为 not running 的缩写，代表除了奔跑外的所有负样本。 - 每个类别的标注框数量： - “running” 类别有4036个边界框 - “nr”类别有1875个边界框 此数据集使用labelImg工具进行标注。需特别说明的是，该数据集仅提供准确且合理的标签信息，并不对训练模型或权重文件的精度做出任何保证。
     
  • 中国交通数据集（VOC格式）含4000张图片
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    本数据集包含4000张图片，采用VOC格式标注，全面涵盖中国各类交通场景。适合用于训练与测试图像识别模型。 中国交通数据集VOC格式包含4000张图片。
     
  • [数据集][VOC][正版]打架检测数据集含3146张图片
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    本数据集提供3146张图像，专为打架行为识别设计，适用于训练和评估相关算法模型。包含正版授权，确保数据使用合法性。 数据集格式：Pascal VOC（仅包含jpg图片及对应的xml文件） 图片数量（jpg文件个数）：3146 标注数量（xml文件个数）：3146 标注类别数：2 标注类别名称：nofight、fight 每个类别的标注框数： - nofight count = 1288 - fight count = 2170 使用工具：labelImg 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。 标注规则：如果两人明显存在打架行为并包含肢体接触，则标记为fight；否则应标记为nofight。请注意非打架行为的数据同样需要进行标注以避免误检测。 重要说明：此数据集经过yolov5训练验证，有部分数据加入到训练中。
     
  • [数据集][VOC][正版]道路积水数据集含2759张图片
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    本数据集包含2759张图片，专注于捕捉各种环境下的道路积水场景，适用于开发和训练图像识别模型。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量(jpg文件个数)：2759 标注数量(xml文件个数)：2759 标注类别数：1 标注类别名称：water 每个类别的标注框数量：water 的总数 = 2885 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形标记 重要说明： 此数据集用于检测道路上的积水情况。 特别声明： 本数据集不对训练模型或权重文件的精度做出任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • [数据集][VOC][正版]煤气罐检测数据集（VOC格式）- 1832张.zip
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    本数据集包含1832张图片，遵循Pascal VOC标准格式，专为煤气罐检测设计，适用于训练和测试目标检测模型。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量（jpg文件个数）：1832 标注数量（xml文件个数）：1832 标注类别数：1 标注类别名称：tank 每个类别的标注框数：tank总计 2288个 使用工具：labelImg 标注规则：对目标对象进行矩形框选 重要说明：本数据集仅提供准确且合理的标注，不保证训练模型或权重文件的精度。
     
  • VOC格式的道路裂缝数据集-含12988张图片
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    这是一个包含12988张图像的数据集，专门用于识别和分析道路裂缝情况，采用VOC格式存储，为道路维护提供科学依据。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml文件） 图片数量（jpg文件个数）：12988 标注数量（xml文件个数）：12988 标注类别数：1 标注类别名称：roadcrack 每个类别的标注框数量：roadcrack计数 = 35440 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明： 无特别声明 特别声明： 本数据集不对训练的模型或权重文件精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。
     
  • 船舶数据集2007年版 7000张图片 voc格式转yolov5格式
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    本数据集包含2007年拍摄的7000张船舶图像，原为VOC格式，现已转换为YOLOv5格式，适用于目标检测模型训练与测试。 将船舶数据集2007年的7000张图片从VOC格式转换为YOLOv5格式。
     
  • 虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
     
  • 行人VOC格式标注数据集（含超千张图片）.zip
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    本资源为行人VOC格式标注数据集，包含超过一千张图像及对应的XML文件，适用于目标检测算法训练与测试。 我们有一个使用VOC格式标记行人的数据集，包含超过1000张图片，适用于行人检测的训练任务，并且只有一类标签：person。