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路标锥桶图像数据集（共2095张）

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简介：
本数据集包含2095张路标和锥桶的图像，旨在为交通标志识别及道路施工区域检测提供训练与测试样本。 路标锥桶数据集包含2095张图片，并且已经进行了手动标注。此外，还合并了其他锥桶数据集barricade以扩充该数据集的内容。

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  • 路标锥桶图像数据集（共2095张）
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    本数据集包含2095张路标和锥桶的图像，旨在为交通标志识别及道路施工区域检测提供训练与测试样本。 路标锥桶数据集包含2095张图片，并且已经进行了手动标注。此外，还合并了其他锥桶数据集barricade以扩充该数据集的内容。
  • 智慧交通施工锥形桶路障检测数据集（VOC+YOLO格式，含9454张图片，5个类别）.zip
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    该数据集包含9454张图片，涵盖五种类别，以VOC和YOLO格式提供，专为智慧交通中的施工锥形桶路障检测设计。 样本图示例： 文件存储于服务器上，请务必在电脑端资源详情页面查看并下载。 重要提示：数据集由视频截取而来，因此包含大量重复场景图片，请仔细确认符合要求后再进行下载。 数据格式： - Pascal VOC 格式 + YOLO 格式（不包括分割路径的 txt 文件，仅包含 jpg 图片、VOC 格式的 xml 文件及 yolo 格式的 txt 文件） 图片数量 (jpg 文件个数)：9454 标注数量 (xml 文件个数)：9454 标注数量 (txt 文件个数)：9454 类别总数：5 类别名称： - barrel, bluecone, construction, redcone, yellowcone 各类别的框数分别为： - barrel: 21 - bluecone: 8056 - construction: 4652 - redcone: 5473 - yellowcone: 10775 总框数：28977 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记。
  • 道路行人、车辆及坑洞锥形桶检测数据集（VOC+YOLO格式，含6275张图片，4个类别）.7z
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    本数据集包含6275张图像，涵盖道路行人、车辆及坑洞锥形桶三类对象，采用VOC与YOLO双格式标注，便于多种模型训练和测试。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：6275 标注数量（xml文件个数）：6275 标注数量（txt文件个数）：6275 标注类别数：4 标注类别名称：car、person、pothole、trafficcone 每个类别标注的框数： - car 框数 = 56915 - person 框数 = 19159 - pothole 框数 = 1716 - trafficcone 框数 = 1176 总框数：78966 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框。 重要说明：用于检测道路上的行人、车辆（不含货车和公共汽车，均为小轿车）、地面坑洞以及锥形桶。本数据集不对训练模型或权重文件的精度作出任何保证，仅提供准确且合理的标注信息。
  • 铁路轨道螺栓图像数据集（47张）
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    本数据集包含47张铁路轨道螺栓的高质量图片，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提升对铁路基础设施关键部件缺陷检测的准确性。 为铁道病害检测研究方向的学者提供数据集资源。本数据集包含47张铁道固定螺栓的图像。如需更多相关数据集，请评论告知，作者会第一时间放出供学者研究使用。
  • 指针式与数字式仪表图像数据集（共927张图片）
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    本数据集包含927张图片，旨在对比研究指针式和数字式仪表的图像特征，为相关识别技术提供基础资料。 指针式仪表和数字式仪表数据集包含927个图像。
  • 中国交通标志图像数据集（约6000张）
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    本数据集包含约6000张中国交通标志图片，旨在促进智能驾驶与交通安全研究，涵盖各类常见及特殊交通标志。 数据集包含58个类别的5998张交通标志图像。每一张图像是单个交通标志的放大视图。文件注释提供了每个图片的相关属性（包括文件名、宽度、高度）以及在该类别中所对应的交通标志坐标信息。标签文件以annotations.csv格式呈现，具体包含如下字段：file_name表示含有特定交通标志的图像名称；width和height分别代表图片的宽高尺寸；x1与y1为边界矩形左上角点的X、Y坐标值；x2与y2则是右下角对应坐标的数值。最后category则标识了该图所属的具体交通标志类别。
  • 铁路接触网异物图像数据集（166张）
    优质
    本数据集包含166张铁路接触网异物图片，旨在为相关研究与检测系统提供训练和测试资源，助力提高铁路安全管理水平。 由于拍摄的图像中铁路接触网异物数量极少，需要手动为铁路接触网异物数据集添加不良状态样本。该数据集包含166张图片，供研究铁路相关病害检测的学者使用。此数据集主要用于神经网络训练。
  • 花卉图像数据集第二部分：含7类共7000张图片
    优质
    本数据集为花卉图像系列的第二部分，包含七种类别，共计7000张图片，旨在支持植物识别和图像分类的研究与应用。 该数据集是博主整理的花卉数据集的第二部分，由于上传空间限制分为三部分上传。本部分包含玫瑰、梅花、茉莉花、牡丹、蒲公英、牵牛花和桃花共7个分类，每个类别有1000张图片集合。
  • 输电线路异物检测图像数据集（含230张图片及VOC标签）
    优质
    本数据集包含230张图片及其对应的VOC格式标注文件，专门用于训练和测试输电线路异物检测算法模型。 数据集包含230张输电线路异物图像原图，并对其中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式。