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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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简介：
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。

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  • 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
    优质
    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。
     
  • 铁路智慧交通异物入侵检测数据集（VOC+YOLO格式，含802张图片，7个类别）.7z
    优质
    这是一个包含802张图像的数据集，旨在用于开发和测试铁路智慧交通中的异物侵入检测系统。数据集采用VOC及YOLO格式，并涵盖7种类别，有助于提升模型在复杂环境下的准确性和鲁棒性。 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 格式的 xml 文件和 YOLO 格式的 txt 文件） 图片数量 (jpg 文件个数) ：802 标注数量 (xml 文件个数)：802 标注数量 (txt 文件个数): 802 标注类别总数:7 标注类别名称: - Train - bucket - motorbike - person - stone - vehicle - wood 每个类别的标注框的数量： Train 框数 = 242 bucket 框数 = 95 motorbike 框数 = 32 person 框数 = 822 stone 框数 = 193 vehicle 框数 = 299 wood 框数 = 84 总框数量:1767 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：异物包括检测人、石头、木头、车和摩托车等。
     
  • 铁路智慧交通异物入侵检测数据集（VOC+YOLO格式，含802张图片，7个类别）.7z
    优质
    本数据集包含802张图像和7种类别标签，以VOC及YOLO格式提供，旨在用于铁路智慧交通异物入侵检测系统的训练与测试。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（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)：802 标注数量(xml文件个数)：802 标注数量(txt文件个数)：802 标注类别数：7 标注类别名称： - Train - bucket - motorbike - person - stone - vehicle - wood 每个类别标注的框数： Train 框数 = 242 bucket 框数 = 95 motorbike 框数 = 32 person 框数 = 822 stone 框数 = 193 vehicle 框数 = 299 wood 框数 = 84 总框数：1767 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框。 重要说明：异物包括检测人、石头、木头、车和摩托车等。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 道路交通拥堵检测数据集（VOC+YOLO格式，含1899张图片，1个类别）.zip
    优质
    该数据集包含1899张图像，旨在通过VOC和YOLO格式提供交通拥堵状况的数据支持，便于模型训练与评估。专注于单一类别检测，助力智能交通系统研究与发展。 样本图：请到服务器下载文件（务必使用电脑端资源详情查看并下载） 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）：1899 标注数量（xml文件个数）：1899 标注数量（txt文件个数）：1899 标注类别数：1 标注类别名称：[crowd] 每个类别标注的框数： - crowd 框数 = 2273 总框数：2273 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练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。
     
  • 智慧工地扬尘监测数据集（VOC+YOLO格式，含3382张图片，1个类别）.zip
    优质
    本数据集包含3382张图片及对应标签，专为智慧工地中的挥发性有机化合物(VOC)检测设计，并以YOLO格式存储，便于模型训练与应用。 样本图：文件过大，请在电脑端资源详情页面查看并下载。 数据集格式为Pascal VOC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。 图片数量（jpg文件个数）：3832 标注数量（xml文件个数）：3832 标注数量（txt文件个数）：3832 标注类别数目为1，具体名称为“yangchen”。 每个类别的矩形框总数： “yangchen” 类别中的矩形框 = 3832 总矩形框数量：3832 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形标记 重要说明：无特殊要求。 特别声明：本数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确合理的标签信息。
     
  • 智慧工厂机械铸件缺陷检测数据集（VOC+YOLO格式，含4270张图片，8个类别）.zip
    优质
    本数据集包含4270张图片和8种类别的标签，采用VOC与YOLO格式标注，专为智慧工厂机械铸件缺陷检测设计。 样本图展示如下： 文件存储于服务器，请务必在电脑端查看资源预览或详情后再进行下载。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包括jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：4270 标注数量（xml文件个数）：4270 标注数量（txt文件个数）：4270 标注类别总数：8 标注类别名称包括： - Casting_burr - Polished_casting - burr - crack - pit - scratch - strain - unpolished_casting
     
  • 虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip
    优质
    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。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
    优质
    本数据集包含2778张图片，标注了单一物体类别——拐杖的数据，采用VOC及YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练与测试。 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）：2778 标注数量（xml文件个数）：2778 标注数量（txt文件个数）：2778 标注类别数：1 标注类别名称：[whitecane] 每个类别标注的框数： - whitecane 框数 = 4635 总框数：4635 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：视频采集截图图片，场景类似，请参考相关博文。