Advertisement

公路落石与滑坡目标检测数据集(VOC格式)- 991张图片

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本数据集包含991张图片,采用VOC格式,专注于公路落石与滑坡的目标检测问题,为相关研究提供高质量训练素材。 真实场景的数据集格式为Pascal VOC(不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件),仅包含jpg图片及其对应的xml标注文件。该数据集中共有494张图片,与之相对应的是同样数量的494个标注文件。整个数据集中有2种不同的标签类别:“huapo” 和 “luoshi”。其中,“huapo”的标记框数为183个,“luoshi”的标记框数为351个。 SD场景下的数据集格式与真实场景一致,也是Pascal VOC形式,并且同样不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件。该部分的数据集中有497张jpg图片以及对应的497份xml标注文件。整个SD数据集内仅有一种标签类别:“luoshi”,其标记框总数为514个。 以上信息可通过访问bilibili.com/video/BV1Ss4y1i7XZ获得更详细的介绍,但由于要求中未提及需要保留该链接或进行相关修改处理,故此处不再重复提供链接。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • VOC)- 991
    优质
    本数据集包含991张图片,采用VOC格式,专注于公路落石与滑坡的目标检测问题,为相关研究提供高质量训练素材。 真实场景的数据集格式为Pascal VOC(不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件),仅包含jpg图片及其对应的xml标注文件。该数据集中共有494张图片,与之相对应的是同样数量的494个标注文件。整个数据集中有2种不同的标签类别:“huapo” 和 “luoshi”。其中,“huapo”的标记框数为183个,“luoshi”的标记框数为351个。 SD场景下的数据集格式与真实场景一致,也是Pascal VOC形式,并且同样不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件。该部分的数据集中有497张jpg图片以及对应的497份xml标注文件。整个SD数据集内仅有一种标签类别:“luoshi”,其标记框总数为514个。 以上信息可通过访问bilibili.com/video/BV1Ss4y1i7XZ获得更详细的介绍,但由于要求中未提及需要保留该链接或进行相关修改处理,故此处不再重复提供链接。
  • VOC+YOLO,含282).zip
    优质
    本资源提供一套针对公路落石的目标检测数据集,包含282张标注图片,并兼容VOC和YOLO两种主流格式。适用于深度学习研究与应用开发。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):282 标注数量(xml文件个数):282 标注数量(txt文件个数):282 标注类别数:1 标注类别名称:[stone] 每个类别标注的框数: stone 框数 = 632 总框数:632 使用标注工具:labelImg
  • 黄瓜VOC),含1309
    优质
    本数据集为黄瓜目标检测设计,包含1309张图像,遵循Pascal VOC标准格式,适用于训练和评估物体检测模型。 数据集格式:Pascal VOC(不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及其对应的xml标注) 图片数量(jpg文件个数):1308 标注数量(xml文件个数):1308 标注类别数:1 标注类别名称:cucumber 每个类别的标记框数量:cucumber计数 = 2939 使用工具:labelImg 标注规则:对目标进行矩形框绘制。 重要说明及特别声明:本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注信息。
  • 遥感(VOC+YOLO,含3588,1个类别).zip
    优质
    本数据集提供一套专为滑坡遥感监测设计的图像资源,包含3588张图片及标注信息,并采用VOC和YOLO两种格式,便于深度学习模型训练与应用开发。 遥感技术在滑坡检测中的应用是地质灾害监测的重要组成部分,能够有效提升对滑坡事件的快速响应能力。随着深度学习技术的发展,YOLO(You Only Look Once)算法因其速度快、准确率高的特点,在物体检测领域得到了广泛应用。“遥感滑坡检测数据集VOC+YOLO格式3588张1类别.zip”正是为此设计的数据集,它包含了3588张遥感图像及其标注信息,并专门针对滑坡这一特定类别进行标注。该数据集遵循了VOC(Visual Object Classes)和YOLO两种标准的结构,方便研究者在模型训练和评估中使用。 VOC格式是一种广泛使用的图像标注方式,它定义了一种用于描述图像中的对象位置、大小及类别的XML文件结构。而YOLO格式则简化为文本段落件形式,每行代表一个对象,并包含类别ID以及该对象的中心点坐标、宽度与高度等信息,使得YOLO算法可以直接读取并应用于快速训练。 本数据集旨在用于机器学习和深度学习模型的训练及验证过程。在深度学习领域中,数据集的质量和规模对模型性能有着直接的影响。此数据集中共有3588张图像,为开发一个能够准确识别滑坡现象的深度学习模型提供了充足的样本数量。由于该数据集仅包含一种类别——即滑坡——因此它特别适合用于特定任务场景下的训练工作,并有助于提高模型对于滑坡特征识别的精确度。 通过使用本数据集,研究人员可以研发出更为精准和高效的滑坡检测系统,在实际应用中如灾害预防、城市规划及应急响应等领域发挥关键作用。完成模型训练后,研究者可将其部署于实时监控体系内,利用遥感图像来自动探测潜在的滑坡风险,并及时发出警报以减少可能造成的损失。 鉴于该数据集同时提供了VOC和YOLO两种格式版本供研究人员选择使用:VOC格式以其详细性和规范性在多种图像识别任务中具有良好的通用适用性;而简洁高效的YOLO格式则特别适合于需要实时处理的应用场景之中。 这份“遥感滑坡检测数据集”为提升地质灾害监测与预防能力提供了一个强大的研究平台,有助于促进相关技术的发展,并在实际应用中发挥重要的作用。通过对该数据集的有效利用,可以提高对地质灾害的识别及预警水平,从而更好地支持相关领域的科学研究和决策制定工作。
  • VOC的条码含15442
    优质
    该数据集包含15,442张图像,专为VOC格式下的条形码目标检测设计,适用于训练和评估计算机视觉模型在复杂场景中识别条形码的能力。 数据集格式:Pascal VOC(不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及对应的xml标注) 图片数量(jpg文件个数):15442 标注数量(xml文件个数):15442 标注类别数:1 标注类别名称:barcode 每个类别的框数统计:barcode count = 34761 使用工具:labelImg 标注规则:对条码进行矩形标记。 重要说明:此数据集仅包含条码,不含二维码,请参考其他相关数据集获取二维码信息。 特别声明:本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证,只提供准确且合理的标注。
  • VOC岸边垂钓——含4330
    优质
    这是一个包含4330张图像的VOC格式数据集,专为岸边垂钓场景中的目标检测任务设计,适用于训练和评估相关算法模型。 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):4330 标注数量(xml文件个数):4330 标注类别数:1 标注类别名称:fishing 每个类别的标记框数量: - fishing count = 4644 使用工具:labelImg 标注规则:对目标进行矩形框的绘制。 重要说明:该数据集用于检测岸边钓鱼人员,当有人手持鱼竿或明显在垂钓时会被标注。 特别声明:本数据集不对训练模型或者权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标记信息。
  • 】11960水稻病害VOC+YOLO).zip
    优质
    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集,包含11960张标注清晰的图像,并以VOC和YOLO两种格式呈现,适用于深度学习模型训练。 数据集采用了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11963张图片,每一张都有相应的标注信息: - Pascal VOC xml 文件数量:11963个 - YOLO txt 标注文件数量:11963个 这些图像被分为十二类进行标记: 标注类别数为 12 种,具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为:15,076个。 使用了labelImg工具进行标记,遵循对类别画矩形框的规则。
  • 】仓库托盘(YOLO+VOC,含1182).zip
    优质
    本资源提供一套针对仓库托盘的目标检测数据集,包含1182张图片,并采用YOLO与VOC标准格式标注,适用于训练和测试相关模型。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: - JPEGImages 文件夹存储了1182张 jpg 图片; - Annotations 文件夹中包含了对应的 1182 个 xml 标注文件; - labels 文件夹中有与之匹配的 1182 个 txt 标签文件。 标签种类为一种,名称是“tuopan”。该标签共有矩形框38971个。 图片清晰度良好(分辨率为像素),未经过任何图像增强处理。
  • 】小鸟飞鸟共4446VOC+YOLO).docx
    优质
    本文档包含一个专为鸟类目标检测设计的数据集,内含4446张图片,并提供VOC和YOLO两种格式支持。 在目标检测领域,数据集是训练和评估模型的重要基础。本篇文档介绍了小鸟飞鸟数据集,该数据集包含4446张图像,并采用Pascal VOC格式与YOLO格式两种标注方法。具体而言,数据集由jpg格式的图片文件、VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件组成。 Pascal VOC是一种广泛用于目标检测的标准标注方式,它包括了图片信息、对象类别及其位置坐标;而YOLO则以简洁的文本形式记录每个物体的位置和尺寸。在本数据集中,每张图像都有对应的标注文件,并且总共有4446个这样的标注对,表明所有图片都经过详尽的注释处理。此外,这个数据集仅包含一类对象——鸟类(类别名称为bird),共标记了25035个目标框来表示图中的小鸟位置。 制作该数据集时使用的是labelImg工具,这是一种开源图像标注软件,非常适合用于深度学习模型训练的数据准备阶段。在实际操作中,需要对每个鸟类物体画出矩形框以标明其具体位置,这是进行有效目标检测的基础步骤之一。 文档没有提供关于如何使用的特别说明,并且强调数据集仅确保提供了准确的注释信息而不保证使用此数据集能获得特定精度的结果。这种声明是合理的,因为模型的表现还受到算法选择、架构设计及参数调整等多种因素的影响。 最后,该资源为研究者和开发者提供了一个标准化的数据集合来训练与测试目标检测系统,并且有助于他们节省收集和标注大量图像的时间成本。对于那些希望深入探索YOLO或其他基于深度学习的目标检测技术的研究人员来说,这个数据集无疑是一个很好的起点。