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包含约9000张图片的工程车辆数据集,涵盖卡车、压路机和起重机等多种车型,均已标注并以txt文件形式提供,适用于目标检测任务

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简介:
本数据集收录了超过8900张各类工程车图像,包括卡车、压路机及起重机等,每张图片均附有详细的标签信息,旨在促进目标检测算法的研究与开发。 主要用于目标检测的训练。

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  • 9000txt
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    本数据集收录了超过8900张各类工程车图像,包括卡车、压路机及起重机等,每张图片均附有详细的标签信息,旨在促进目标检测算法的研究与开发。 主要用于目标检测的训练。
  • (VOC格):系列14 - 782
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    本数据集包含782张重型卡车图像,采用VOC格式标注,适用于训练和评估工程车辆的目标检测模型。 数据集格式为Pascal VOC(不含分割路径的txt文件、yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及对应的xml)。 图片数量:782张 标注数量:782个 标注类别数:1类 标注类别名称:zhongxingkache 每个类别中的框的数量:zhongxingkache共有1030个 使用工具为labelImg,对各个分类进行矩形标记。无特别说明需要遵守的规则或注意事项。请注意,本数据集不对训练模型或者权重文件精度作任何保证,仅提供准确合理的标注信息。
  • 1400专业公交、家轿、消防完成人
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    这是一个专业级别的车辆图像数据集,内含1400张多样化的车辆照片,包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等,每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集,涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型,并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件,这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型,能够达到超过98%以上的识别准确度。
  • 10,111原始,兼容YOLOV9格水泥、空载及载物自卸挖掘识别
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    本工程车检测数据集包含10,111张原始图像,适用于YOLOV9模型训练与验证。内容覆盖多种车型如水泥卡车、空载及装载状态的自卸卡车以及挖掘机等,助力精准车辆识别技术开发。 工程车检测数据集包含10111张原始图片,并支持YOLO、COCO JSON及PASCAL VOC XML等多种格式的标注。该数据集中可识别的对象包括水泥卡车、空载自卸卡车、载物自卸卡车、挖掘机和装载机等,提供了详细的标注信息与对应图像。
  • Yolo算法-2129-、小汽摩托及公交.zip
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    本资源提供了一个包含2129张注释图像的数据集,专为YOLO算法训练设计。该数据集涵盖了多种常见车辆类型,包括卡车、小汽车、摩托车及公交车,有助于提高模型在复杂交通环境下的识别精度和速度。 Yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件,可以直接用于训练模型及验证测试。该数据集已经划分好,并附有data.yaml配置文件,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签:Yolo格式(txt文件)与VOC格式(xml文件),分别存储在不同的文件夹中。Yolo格式的具体内容为: ,其中: - `` 表示目标类别的索引值,从0开始计数。 - `` 和 `` 分别是目标框中心点的X和Y坐标,这些坐标是以图像宽度和高度为基准的比例值,在0到1之间变化。 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽度与高度,同样以比例形式给出。
  • 完成挖掘、推土渣土,每类700,COCO格
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    本数据集包含已标注的工程车辆图像,涵盖挖掘机、推土机及渣土车三大类,每种类别约有700张图片,统一采用COCO格式存储。 工程车辆数据集(包括挖掘机、推土机、渣土车)已标注完成,每类约有700张图片。该数据集适用于COCO格式的深度学习目标检测任务。如有需要其他格式的数据,请通过平台私信联系我。
  • 顶部视角合(1679)+边界定+边框识别.zip
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    本资料集包含1679张卡车顶部视角图片,每张图片均标注了精确的车辆边界信息,旨在为卡车边框识别研究提供高质量的数据支持。 卡车俯视图数据集包含1679张图片,车厢已用VOC格式标签进行标注,适合用于深度学习目标检测训练。
  • ,精准识别推土、自卸、挖掘、平、装载、搅拌及移动吊常见,本...
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    该数据集专为工程车辆检测设计,涵盖多种重型机械如推土机、挖掘机和自卸卡车的精准识别模型训练与测试,助力智能工地建设。 我们的工程车辆检测系统具有极高的识别率,能够准确地识别推土机、自卸卡车、挖掘机、压路机、平路机、装载机、搅拌车以及移动吊车等常见类型。该系统包含18282张图片,并配有YOLO, COCO和VOC标签。关于标签标注信息及各类车辆的展示详情,请参阅相关博文。
  • 10,111原始,兼容YOLOV5水泥、空载及载物自卸挖掘识别对象
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    本工程车检测数据集包含10,111张原始图片,适用于YOLOV5模型训练与评估。内容覆盖多种工程车辆类型如水泥卡车、自卸卡车(空载/载物)及挖掘机等,助力精准图像识别技术开发。 工程车检测数据集包含10,111张原始图片,并支持YOLO、COCO JSON及PASCAL VOC XML等多种格式的标注。该数据集能够识别水泥卡车、空载自卸卡車、載物自卸卡车、挖掘机和装载机等对象,具备详细的标注信息。
  • YOLO完成可直接应1254及对应).rar
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    本资源包含1254张图像及其对应的YOLO格式标注文件,适用于目标检测和车辆检测任务。可以直接应用于模型训练或测试,加速研究与开发进程。 1. 资源描述:提供YOLO目标检测与车辆检测数据集(包含1254张图像及其对应的已标注文件)。 2. 资料内容:该数据集中包含了各种类型的车辆,具体分为五个类别——救护车、公交车、轿车、摩托车和卡车。这些资料可以直接用于涉及车辆的神经网络训练项目中。 3. 适用对象:此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中的使用。 4. 更多数据集合与仿真源码可自行寻找所需内容下载。 5. 资源提供者简介:一位来自知名企业的资深算法工程师,拥有十年的Matlab、Python、C++和Java编程经验,并专注于YOLO算法仿真的研究。此外,在计算机视觉领域(如目标检测模型)、智能优化算法、神经网络预测技术以及信号处理等方面也有深厚造诣。同时在元胞自动机的应用开发、图像处理技巧及智能控制策略等领域颇有建树,对于路径规划和无人机等领域的算法仿真也有所涉猎。欢迎对相关话题感兴趣的同行进行学术交流与共同探讨。