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针对目标检测的轮胎数据集

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简介：
本数据集专为提升目标检测算法在轮胎识别领域的性能而设计，包含大量标注清晰的轮胎图像样本。 汽车轮胎分类图像数据集包含两类：正常轮胎和缺损轮胎。该数据集用于目标检测、深度学习以及YOLOv5模型的应用。

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  • 针对目标检测的轮胎数据集
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    本数据集专为提升目标检测算法在轮胎识别领域的性能而设计，包含大量标注清晰的轮胎图像样本。 汽车轮胎分类图像数据集包含两类：正常轮胎和缺损轮胎。该数据集用于目标检测、深度学习以及YOLOv5模型的应用。
     
  • YOLO轮胎检测数据集
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    YOLO轮胎检测数据集是一个专为实现高效、精准轮胎识别与定位而设计的大规模标注图像集合，适用于训练和评估先进的计算机视觉模型。 车辆轮胎检测数据集包含数百张高质量图片，使用lableimg软件进行标注。图片格式为jpg，标签包括VOC格式和yolo格式，并分别保存在两个文件夹中。可以直接用于YOLO系列的轮胎检测任务；类别标记为tire。 该数据集及相关的检测结果可以参考相关文章中的描述。
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
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    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 针对苹果缺陷的目标检测数据集
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    本数据集专注于识别和分类苹果在图像中的各种缺陷，旨在为农业及食品行业提供精准可靠的苹果质量评估工具。 该数据集包含七百多张苹果的照片及其对应的标签XML文件，适用于目标检测练习。希望对深度学习初学者有所帮助（研究此数据集可能不太合适）。
     
  • 针对YOLO目标检测的VOC数据集清洗程序
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    本项目提供了一套专门用于清洗PASCAL VOC数据集的工具，旨在优化基于YOLO的目标检测算法性能。通过去除不完整和冗余的数据记录，确保训练模型时使用的数据集质量更高、更精确。 本程序用于清洗VOC数据集中的XML和JPG文件，并自动匹配对应文件夹内的图片与标签。运行后会将处理好的XML文件和图片分别放入名为“xml”和“img”的子文件夹中，同时在部分图片上绘制目标检测框。请确保程序位于与train同级的目录下并执行该脚本以完成数据集清洗工作。
     
  • 目标检测数据集（YOLOV5目录格式）：针对雾天的行人和车辆五类目标检测数据集
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    该数据集专为雾天环境设计，包含行人与车辆五大类别，采用YOLOv5标准目录结构，适用于提升目标检测模型在恶劣天气条件下的性能。 项目包含雾天下的行人与车辆目标检测数据集（5类别），按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测任务。 图像分辨率为400-1000的RGB图片，其中包含了雾天马路上常见的车辆和人群。 【数据集介绍】该数据集中包含五种类别的对象：人、轿车、公交车、自行车及摩托车。 【数据总大小】共约130MB 训练集包括datasets-images-train文件夹内的4320张图像及其对应的标签txt文件，验证集则为datasets-images-val文件夹中的100张图片和相应的标签。 为了便于查看数据内容，提供了一个可视化py脚本。只需随机传入一张图片即可绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。该脚本无需修改便可直接运行。
     
  • 指针仪表目标检测数据集
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    本数据集专注于收集和标注各种类型的指针仪表图像，旨在促进自动读数及目标检测领域的研究与应用发展。 可用于Yolov5的目标检测数据集包含指针仪表图片及表盘的起始位置和终止位置等标注信息。
     
  • 针对视频的目标检测
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    本项目聚焦于视频中的目标检测技术研究与应用开发，旨在提升复杂场景下的识别精度与实时性能，推动智能监控、自动驾驶等领域的发展。 这段文字描述的是一个完整且可以直接运行的深度学习代码，适用于视频目标检测。
     
  • 几种针对COCO数据集预训练的CenterNet目标检测模型
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    本研究探讨了几种基于COCO数据集进行预训练的CenterNet目标检测模型，分析其在不同场景下的性能表现与优化潜力。 在CenterNet目标检测网络中有一些针对COCO训练好的模型可以从作者的GitHub上下载。但现在由于某些原因无法从GitHub下载这些模型了，因此我在这里分享出来，希望能对大家有所帮助。