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VOC+YOLO格式的流水线包裹检测数据集（145张图片，4个类别）.7z

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简介：
这是一个包含145张图像的数据集，采用VOC和YOLO格式，专为训练和评估机器学习模型在包裹检测任务中的性能而设计。含四个不同的包裹类别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含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）：145 标注数量（xml文件个数）：145 标注数量（txt文件个数）：145 标注类别数目：4 标注类别名称为:[bag, bigbox, box, longbox] 每个类别的框的数量： - bag: 238个框 - bigbox: 19个框 - box: 309个框 - longbox: 9个框 总框数：575 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框

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  • VOC+YOLO格式的流水线包裹检测数据集（145张图片，4个类别）.7z
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    这是一个包含145张图像的数据集，采用VOC和YOLO格式，专为训练和评估机器学习模型在包裹检测任务中的性能而设计。含四个不同的包裹类别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（仅包含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）：145 标注数量（xml文件个数）：145 标注数量（txt文件个数）：145 标注类别数目：4 标注类别名称为:[bag, bigbox, box, longbox] 每个类别的框的数量： - bag: 238个框 - bigbox: 19个框 - box: 309个框 - longbox: 9个框 总框数：575 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框
     
  • 游泳者溺水检测数据集（VOC+YOLO格式，含8275张图片，4个类别）.7z
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    本数据集包含8275张图片，旨在通过VOC和YOLO格式识别四种不同类型的潜在溺水事件，以帮助开发游泳者溺水检测系统。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式存储（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：8275张 - 标注数量： - xml文件个数：8275份 - txt文件个数：8275份 标注类别共有4种，分别为： 1. Drowning 2. Drowning-headdown 3. Person out of water 4. Swimming 各类别的具体框数如下： - Drowning 框数 = 8835 - Drowning-headdown 框数 = 4 - Person out of water 框数 = 477 - Swimming 框数 = 5383 总计标注框数量为：14699个。 使用工具：labelImg 重要说明： 由于溺水图片较难获取，数据集中超过80%的图片是经过增强处理而来，并且大部分图像分辨率较低，请谨慎考虑是否下载。
     
  • 室内积水检测数据集（VOC+YOLO格式），包含761张图片，1个类别.7z
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    本数据集提供761张室内图像用于积水检测，采用VOC和YOLO双格式存储，专注于单一目标类别——积水区域的识别与标注。压缩包为7z文件格式。 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)：761 标注数量(xml文件个数)：761 标注数量(txt文件个数)：761 标注类别数：1 标注类别名称:[jishui] 每个类别标注的框数： jishui 框数 = 902 总框数：902 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 轮胎瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式），含2154张图片，4个类别.7z
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    本数据集包含2154张图像，用于轮胎瑕疵检测，支持VOC和YOLO格式，涵盖四种不同类型缺陷，适用于训练高效的瑕疵识别模型。 数据集采用Pascal VOC格式与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。 总共有2154张图片，每一张都有相应的标注文件。 - 使用了四种不同的类别进行标注：debris、ground、side 和 side_cut。 - 各类别的具体框数如下： - debris: 1599个 - ground: 564个 - side: 188个 - side_cut: 493个 总计标注了2844个边界框。 使用的标注工具为labelImg。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
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    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。
     
  • 考场作弊行为检测数据集（VOC+YOLO格式，含4413张图片，4个类别）.7z
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    本数据集包含4413张图像，用于识别考试中的作弊行为，采用VOC和YOLO格式标注，涵盖4种类别，适用于训练检测模型。 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)：4413 标注数量(xml文件个数)：4413 标注数量(txt文件个数)：4413 标注类别数：4 标注类别名称:[Cheatcode,Cheating,NonCheating,mobiledetrction] 每个类别标注的框数： - Cheatcode 框数 = 428 - Cheating 框数 = 8730 - NonCheating 框数 = 4022 - mobiledetrction 框数 = 3611 总框数：16791 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 铝片表面工业瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式，含400张图片，4个类别）.7z
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    本数据集包含400张图像及对应的标注文件，适用于铝片表面瑕疵检测任务。采用VOC与YOLO双格式存储，涵盖裂纹、划痕等4种常见缺陷类型。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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）：400 标注数量（xml文件个数）：400 标注数量(txt文件个数)：400 标注类别数：4 标注类别名称: [ca_shang, zang_wu, zhe_zhou, zhen_kong] 每个类别标注的框数： - ca_shang 框数 = 270 - zang_wu 框数 = 456 - zhe_zhou 框数 = 124 - zhen_kong 框数 = 212 总框数：1062 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 高铁受电弓检测数据集（VOC+YOLO格式），包含1245张图片，2个类别.7z
    优质
    本数据集提供针对高铁受电弓的图像识别资源，包括1245张图片及对应标注，支持VOC和YOLO两种格式，涵盖2种类别。 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）：1245 标注数量（xml文件个数）：1245 标注数量（txt文件个数）：1245 标注类别数：2 标注类别名称：[roi, sdg] 每个类别标注的框数： - roi 框数 = 1245 - sdg 框数 = 1245 总框数：2490 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：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.7z
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    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息，同时提供VOC和YOLO两种格式文件，便于模型训练与检测。 数据集采用Pascal VOC格式与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文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：899张 - 标注数量（xml文件）：899个 - 标注数量（txt文件）：899个 标注类别包括12种，具体如下： - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数：2291个。 使用标注工具为labelImg，规则是对类别进行矩形框标注。
     
  • 螺丝螺母检测数据集（VOC+YOLO格式，含2100张图片，13个类别）.7z
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    本数据集包含2100张图像及对应的标注信息，适用于螺丝和螺母的检测任务。涵盖13种类别，提供VOC与YOLO两种格式，便于研究者进行模型训练与测试。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的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）：2100 标注数量（xml文件个数）：2100 标注数量（txt文件个数）：2100 标注类别总数为13，具体包括以下类型： 六角螺栓、双六角柱、T型螺丝、法兰螺母、六角支柱、键条、六角螺母、水平气泡、六角钢柱、塑料垫片支柱、弹簧垫圈、矩形螺母和圆头螺丝。