人脸检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持

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简介：
这是一个包含1000张图片的人脸检测数据集，提供VOC、COCO及YOLO格式的标注文件，并附带数据集划分脚本和GPU优化配置。本段落介绍了一个人脸检测数据集，包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖街景行人、道路行人、遮挡行人以及严重遮挡的人脸等多种复杂环境。该数据集适用于公共场所监控场景下的应用，并可作为其他通用人脸检测数据集的补充。标注方面采用了专业的labelimg软件进行高精度标注，提供了VOC（XML）、COCO（JSON）和YOLO（TXT）三种常用格式的数据集文件，便于与多种目标检测算法兼容。特别是对于YOLO系列如YOLOv8和YOLOv5等算法的训练非常友好。此外，数据集还附带了用于上述两种模型的一键式训练脚本，并支持在GPU、CPU以及Mac(M芯片)等多种平台上运行。这些工具简化了用户进行模型训练的过程并降低了使用的复杂性。同时提供了博主的训练日志以供参考和学习使用情况及性能指标。该数据集是一个全面且有价值的资源，能够帮助研究人员与开发者高效地开发和优化人脸检测算法。

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人脸检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持

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这是一个包含1000张图片的人脸检测数据集，提供VOC、COCO及YOLO格式的标注文件，并附带数据集划分脚本和GPU优化配置。本段落介绍了一个人脸检测数据集，包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖街景行人、道路行人、遮挡行人以及严重遮挡的人脸等多种复杂环境。该数据集适用于公共场所监控场景下的应用，并可作为其他通用人脸检测数据集的补充。标注方面采用了专业的labelimg软件进行高精度标注，提供了VOC（XML）、COCO（JSON）和YOLO（TXT）三种常用格式的数据集文件，便于与多种目标检测算法兼容。特别是对于YOLO系列如YOLOv8和YOLOv5等算法的训练非常友好。此外，数据集还附带了用于上述两种模型的一键式训练脚本，并支持在GPU、CPU以及Mac(M芯片)等多种平台上运行。这些工具简化了用户进行模型训练的过程并降低了使用的复杂性。同时提供了博主的训练日志以供参考和学习使用情况及性能指标。该数据集是一个全面且有价值的资源，能够帮助研究人员与开发者高效地开发和优化人脸检测算法。

车辆检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持

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本数据集包含1000张车辆图像，配备VOC、COCO及YOLO格式标签，附带数据集划分脚本，并兼容GPU加速训练。本数据集专注于车辆检测，在计算机视觉领域是一项关键技术应用之一。它包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖了城市道路、高速路及农村地区的各种情况，并包括了不同程度的遮挡状况。该数据集设计用于交通监控下的车辆识别项目，能够为这类应用场景提供丰富的训练素材。具体来说，车辆被细分为五种类别：救护车（Ambulance）、公交车（Bus）、汽车（Car）、摩托车（Motorcycle）和卡车（Truck），以确保模型在不同类型的道路上都能准确地进行分类。为了便于各种目标检测算法的使用，数据集提供了三种常见的标注格式：VOC的XML、COCO的JSON以及YOLO的TXT。这些格式广泛用于学术研究及实际应用中，特别是YOLO因其高效和实时性能而备受青睐。 Labelimg是一款常用的图像标注工具，在本项目中被用来高质量地完成边界框标注工作。使用这些数据可以训练基于深度学习的目标检测模型，例如最新的YOLOv8、YOLOv5等算法。附带的一键训练脚本简化了在GPU、CPU甚至Mac（M芯片）上进行模型训练的过程。此外，分享的博主还提供了他们的训练日志以帮助新用户理解并优化自己的训练过程。通过这些资源和详细的说明文档，开发者能够更加顺利地开始车辆检测项目的开发工作。总体而言，这个数据集不仅具有多样性和丰富的场景特征，并且具备了多种标注格式以及多平台支持能力，对于提高交通监控的精度与效率非常有帮助。

PCB板表面缺陷检测数据集-包含1000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本

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该数据集包含了1000张用于PCB板表面缺陷检测的高质量图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及训练测试集划分脚本，适用于机器学习与深度学习研究。 ### 目标检测-PCB板表面缺陷检测数据集详解 #### 一、数据集概述本数据集专为 PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）板表面缺陷检测而设计，包含1000张高质量的真实 PCB 板表面图片。这些图像涵盖了多种不同类型的 PCB 板，并且每一张都经过精心挑选和处理。它们包括俯视、正视以及旋转等视角的拍摄角度，旨在提高模型对各种视角下PCB板表面缺陷识别的能力。 #### 二、数据集内容及特点 1. **数据集构成**： - 图片总数：1000张。 - 缺陷类别：六种典型 PCB 板表面缺陷，包括缺孔（missing_hole）、鼠咬（mouse_bite）、开路（open_circuit）、短路（short）、毛刺(spur) 和多余铜 (spurious_copper)。 2. **数据集特点**： - 多样性：涵盖多种 PCB 类型和不同视角下的图像，提高了模型泛化能力。 - 高质量标注：使用 labelimg 标注工具进行精确标注，确保标注的准确性和一致性。 - 兼容多格式：提供 VOC、COCO 和 YOLO 三种主流目标检测数据集格式，方便用户根据需求选择合适的格式训练模型。 - 训练脚本支持：附带YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，并且支持GPU、CPU和Mac(M芯片)等多种计算平台。 #### 三、应用场景 - PCB表面缺陷检测：针对制造业中的PCB板制造过程，自动识别并分类各种类型的PCB板表面缺陷，提高产品质量控制效率。 - 通用工业场景：可作为其他与 PCB 相关的工业检测项目的补充数据集使用。 #### 四、数据集获取方式该数据集托管在百度网盘上。具体下载链接和提取码会在相关文档中提供，请参考提供的PDF文件中的详细说明以获得访问权限。 #### 五、数据集使用建议 1. **预处理**：正式使用前，对图像进行缩放、归一化等操作可优化训练效果。 2. **模型选择**：根据任务需求选择合适的模型架构。YOLO系列因其速度快和精度高等优点，在目标检测领域广泛采用。 3. **参数调整**：通过调整学习率、批次大小等超参数来提升性能表现。 4. **评估测试集**：使用测试数据对训练完成的模型进行效果验证，确保其在实际场景中的有效性。 #### 六、标注说明 - 使用 labelimg 工具支持多边形和矩形框等多种方式标记缺陷类别。 - 每个类别的定义明确。例如，“missing_hole”表示缺少安装孔的情况；“mouse_bite”则指 PCB 板边缘被侵蚀的现象。 #### 七、训练脚本使用指南 1. **环境准备**：确保已安装YOLOv8或YOLOv5所需依赖，并配置好相应的计算资源（如GPU、CPU 或 Mac M芯片）。 2. **数据集准备**：按照指定格式组织图片和标注文件，例如对于 YOLO 格式，则需要将图像及其对应的 .txt 文件放置在正确目录下。 3. **运行脚本**：设置训练参数后启动训练过程。提供的脚本包含了常用的选项供调整使用。通过以上详细介绍可以看出该数据集对 PCB 板表面缺陷检测的重要性及丰富的特性，无论是学术研究还是工业实践都极具价值。

海洋垃圾检测数据集-含3000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本

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此数据集包含3000张关于海洋垃圾的图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注，以及用于训练模型的数据划分脚本。 ### 数据集介绍此海洋垃圾检测数据集包含了3000张真实拍摄的海底场景照片，这些照片覆盖了丰富的环境，包括但不限于海底塑料垃圾、金属罐头、纸张垃圾、海洋生物与垃圾同框的场景、水下探测设备与垃圾同框的画面以及打光良好的海底拍摄图像等。此数据集有助于识别和分类各种类型的垃圾，并帮助理解不同环境下垃圾分布的特点。 #### 数据标签该数据集包含以下九种标签： - **plastic**（塑料垃圾）：涵盖所有形式的塑料废弃物。 - **bio**（生物）：指海洋中的生物种类，如鱼类、珊瑚等。 - **rov**（水下探测器）：用于表示水下机器人或探测设备。 - **metal**（金属制品）：通常指的是铁制品罐状垃圾等金属废弃物。 - **paper**（纸张）：包括各类纸质垃圾。 - **wood**（木头）：标记木质废弃物。 - **rubber**（橡胶手套）：特指橡胶材质的手套类垃圾。 - **timestamp**（时间条）：用于记录图像采集的时间戳。 - **unknown**（未知）：用于标注那些无法明确归类的对象。 #### 标注工具与格式为了方便用户使用，数据集提供了多种格式的标注文件，具体包括： - **VOC（XML）**：一种广泛使用的标注格式，适用于多种计算机视觉任务。 - **COCO（JSON）**：常用的数据标注格式之一，便于处理复杂的多标签任务。 - **YOLO（TXT）**：轻量级的目标检测模型所用的标注格式，易于读取和解析。数据集使用流行的标注软件labelimg完成高质量的图像标注工作，确保了标注质量的一致性和准确性。 #### 应用场景本数据集适用于海底监控场景下的海洋垃圾检测项目，并可作为此类项目的基础数据补充。通过对这些数据进行分析，可以更好地了解海底垃圾分布情况和类型特征，为环境保护提供科学依据和技术支持。 #### 训练支持此外，该数据集还提供了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，极大简化了模型的训练过程，并且支持在多种计算平台上（如GPU、CPU以及Mac M芯片）进行灵活选择。这为用户根据自身硬件条件选取最合适的训练方案提供了便利。 #### 总结该海洋垃圾检测数据集不仅提供大量的高质量图像样本和多样化的标注格式，还通过一键式脚本简化了模型的开发流程。无论是科研工作者还是技术开发者，都能从中受益匪浅。利用这份资源可以提高对海洋污染问题的认识，并推动相关领域的技术创新和发展，为保护我们的海洋环境做出贡献。

YOLO人脸识别与目标检测数据集（内含1000张图片及Yolo、VOC、COCO格式标签）+划分脚本+教程文档.rar

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该资源包包含YOLO人脸识别与目标检测的数据集，内有1000张图像及其对应Yolo、VOC、COCO格式的标注文件，并附带数据划分脚本和详细教程文档。本数据集包含1000张图片用于YOLO人脸识别目标检测任务，并使用lableimg软件进行标注。类别仅有人脸（一个类别），并提供了yolo格式标签（txt文件）、voc格式标签（xml文件）以及coco格式标签（json文件）。每一张图片对应相应的三种格式的标签，分别存放在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。此外还附赠了关于如何搭建YOLO环境、训练案例教程和数据集划分脚本。用户可以根据自己的需求按比例自行将数据集划分为训练集、验证集及测试集。免责声明：此数据集中提供的标注仅保证合理性，并不对基于该数据集训练的模型或权重文件的质量作出任何承诺，购买前请谨慎考虑。若无资源缺失问题，则概不负责处理相关请求。

工地工人安全装备佩戴检测数据集-含1000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本+GPU兼容性

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该数据集包含1000张工地工人的图像，用于评估和优化安全装备的正确佩戴情况，并提供了多种格式（VOC, COCO, YOLO）的标注文件及训练测试集划分脚本，适用于各类GPU环境。 ● 数据集介绍：该数据集用于检测工地工人安全设备佩戴情况，包含真实场景拍摄的数据以及通过数据增强生成的高质量图片。涉及多种工作环境，包括楼宇建筑工地、道路建设工地、室内施工场地及露天挖掘现场等；此外还涵盖了工人的自拍照和摆拍照片，并提供背景抠图后的合成图像。 ● 实际应用：适用于监控系统中的工人安全设备佩戴检测项目，并能作为通用场景下的补充数据集。 ● 标注详情：使用 labelimg 软件进行标注，确保了高质量的标注结果，同时支持 VOC (xml)、COCO (json) 和 YOLO (txt) 三种主流的目标检测格式，便于直接用于如 YOLO 等算法模型训练。 ● 训练资源：附赠针对 YOLOv8 和 YOLOv5 的一键式训练脚本，并提供适用于 GPU、CPU 及 Mac M1 芯片的多平台解决方案。此外还包含博主在实际训练过程中的日志记录，可供参考。注意：由于数据集文件较大（超过 1G），具体获取方式请参见随附的 PDF 文件中提供的说明和指引。

YOLO交通标志检测CCTSDB数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练教程

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简介：此资源提供了一个包含1000张图像的YOLO交通标志检测专用CCTSDB数据集，内含VOC、COCO和YOLO格式标签及划分脚本，并附有详细的训练教程。该数据集包含YOLO交通标志检测CCTSDB的真实场景高质量图片，涵盖多种应用场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的标注框，并提供了voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，便于直接应用于YOLO系列的目标检测任务中。此外还附赠相关教程与脚本帮助用户搭建YOLO环境并进行训练案例的学习。同时提供数据集划分工具，支持根据需求灵活地将数据划分为训练集、验证集和测试集等不同部分。更多关于该数据集的详细信息可参考相应的展示内容。

YOLO车牌目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签+划分脚本+训练教程.rar

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该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO车牌目标检测数据集，附带VOC、COCO和YOLO格式标签转换脚本及详细训练指南。该数据集包含高质量的真实场景图片，并涵盖多种不同场景。附带的训练教程和数据划分脚本可以帮助用户根据需求自行拆分训练、验证及测试集合。所有图像均使用lableimg标注软件进行标记，确保了标注框的质量。标签以voc（xml）、coco（json）以及yolo（txt）三种格式存储在不同的文件夹中，方便直接应用于YOLO系列的目标检测任务。

YOLO人脸目标检测数据集（包含10000张图像）+ yolo、voc及coco格式标签+划分脚本+教程文档.rar

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该资源包提供了一个包含10000张图像的人脸目标检测数据集，支持YOLO、VOC和COCO三种标注格式，并附带了详细的划分脚本与教程文档。本数据集包含10,000张图片，并使用lableimg软件进行人头（单一类别）的标注工作。每个标签文件包括YOLO格式文本、VOC格式XML以及COCO格式JSON三种形式，确保与不同需求匹配。每一张图像都对应有一个相应的标签文件，分别存储在不同的目录下，可以直接应用于YOLO系列的目标检测任务。此外还附赠了关于如何搭建和训练YOLO环境的教程及数据集划分脚本，方便用户根据自身需要对训练、验证以及测试集合的比例进行调整。请注意：该数据集中提供的标注仅保证合理性，并不对由此生成模型或权重文件的效果作出任何承诺（如果要求更高精度可以自行使用lableimg软件微调标框）。因此不建议有极高精度需求的用户购买。同时，若无资源缺失问题，则不予负责退货或其他赔偿措施。