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战斗机识别数据集的目标检测

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  •      文件类型：TXT

简介：
YOLO与VOC格式的数据集包含43个类别，总计图片7903张。数据集中包括标注后的图片、对应类别的txt标签以及详细说明各分类边界的yaml文档，并按照训练集、验证集和测试集划分好文件。该数据集支持多款YOLO系列算法的训练应用，具体包括YOLOv5、YOLOv6等版本。由于文件规模较大（超过1GB），已上传至百度网盘，并提供永久有效的下载链接。

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  • 工程机械识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专为工程机械的目标检测设计，包含多种工程机械在不同场景下的图像及标注信息，旨在促进相关研究与应用的发展。 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，包含以下类别：Excavator（挖掘机）、Loader（装载机）、Dumb_truck（自卸车）、Mobile_crane（移动起重机）、Roller（压路机）、Bull_dozer（推土机）和 Grader（平地机）。数据集包括6338张图片，以及对应的txt标签、包含类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述模型的训练。
  • 煤矸石识别的数据集（目标检测）
    优质
    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。
  • 数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集
    优质
    本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。
  • 《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》
    优质
    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537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，可以直接用于YOLO算法的训练。