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包含2000+图片的自标注老鼠数据集

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简介：
这是一个包含超过2000张图片的自标注老鼠数据集，适用于科研人员和机器学习爱好者进行图像识别与分类研究。 1. 适用于目标检测任务，可以用于微调模型。 2. 数据采用VOC格式，便于算法加载。 3. 数据来源：通过摄像头采集视频并进行标注。 4. 价格优惠，几乎相当于免费获取劳动力。

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  • 包含2000+图片的自标注老鼠数据集
    优质
    这是一个包含超过2000张图片的自标注老鼠数据集，适用于科研人员和机器学习爱好者进行图像识别与分类研究。 1. 适用于目标检测任务，可以用于微调模型。 2. 数据采用VOC格式，便于算法加载。 3. 数据来源：通过摄像头采集视频并进行标注。 4. 价格优惠，几乎相当于免费获取劳动力。
     
  • Yolo算法-老鼠数据集-含2295张标注图片的组合包.zip
    优质
    本资源提供YOLO算法所需的老鼠数据集，包含2295张精确标注的图像，适用于目标检测和机器学习研究。 yolo系列算法目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于模型训练和验证测试。该数据集已经按照不同版本的YOLO（如Yolov5、Yolov8、Yolov9、Yolov7、Yolov10及最新的YOLOv11）划分好。 数据集中有两种类型的标签格式：yolo文本段落件（txt格式）和VOC XML文件。这些标签分别存储在两个不同的文件夹中： - yolo格式的标签内容为： - 其中， 表示目标类别的索引编号（从0开始）。 - 和 分别表示目标框中心点在图像中的比例坐标值，范围为0到1之间。 - 和 则是目标边界框的宽度和高度的比例值。
     
  • 老鼠图片目标检测数据集【包含约1100张标注图片，采用YOLO格式】
    优质
    这是一个专为老鼠图像设计的目标检测数据集，内含大约1100张标注图片，并且采用了流行的YOLO格式，非常适合训练和优化目标检测模型。 老鼠图像目标检测数据集已包含约1100张图片，并且已经按照YOLO格式进行了标注。 类别数量为1：老鼠（详情参考classes文件）。 该数据集已被划分为训练集与测试集，如需可视化，请运行show脚本即可。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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”。
     
  • 包含340张图片的水果XML标注数据集
    优质
    这是一个含有340张图片的水果XML标注数据集，适用于训练和测试图像识别模型，助力于水果分类与识别的研究。 我们有一个水果数据集，包含三种类别：苹果、香蕉和葡萄。整个数据集中共有340张图片，并且这些图像的标签是以XML格式进行标注的。使用的标注工具是精灵标注助手。
     
  • 包含图片与标注文件的条形码VOC数据集
    优质
    本数据集提供多种条形码图像及其对应的标注信息，适用于物体检测任务。含大量标记精确边界的实例，助力模型训练及验证。 在进行深度学习目标检测研究的同学通常都会接触到PASCAL VOC数据集。虽然很少有人会使用整个数据集，但大多数人都会按照VOC的格式准备自己的数据集。因此，这里提供PASCAL VOC的数据格式介绍，包括目录结构和各个文件夹的内容格式，以便于以后自己根据VOC的标准格式制作数据集。
     
  • 包含四类垃圾的标注数据集（约3000张图片）
    优质
    本数据集包含了大约3000张图片，涵盖了四大类生活垃圾图像，为垃圾分类相关模型训练提供了详实的数据支持。 2023年比赛要求如下：初赛阶段生活垃圾智能分类装置需识别的四类垃圾主要包括： 1. 有害垃圾：包括各种型号电池（如1号、2号、5号）、过期药品及内包装等； 2. 可回收垃圾：易拉罐和小矿泉水瓶； 3. 厨余垃圾：例如小土豆、切过的白萝卜或胡萝卜，尺寸与电池相当； 4. 其他垃圾：包括瓷片、鹅卵石（大小类似小土豆）以及砖块等。 进入决赛后，生活垃圾智能分类装置需要识别的四类垃圾种类和形状将通过现场抽签决定。此外，在决赛中同时投入进行识别处理的垃圾数量至少为两件及以上，并且每种垃圾重量均不超过150克。
     
  • 包含8000张图片的口罩数据集已完成标注
    优质
    本项目成功构建了一个独特的口罩图像数据库，内含8000张已标注图片，为面部识别与疫情防控研究提供了宝贵的资源。 已标注好的口罩数据集包括face和mask两部分。
     
  • YOLOv5口罩检测数据集及代码包（含2000张标注图片与教学视频）.zip
    优质
    本资源提供YOLOv5口罩检测模型所需的数据集和完整代码包，内含2000张已标注图片以及详细教程视频，适合初学者快速上手人脸识别中的口罩检测项目。 YOLOV5口罩检测数据集包含2000张已标注的数据以及相关代码和模型文件。大家可以参考视频教程配置环境，并且可以访问更多关于此项目的详细内容。如果在使用过程中遇到问题，可以通过私信联系作者寻求帮助，感谢大家的支持！