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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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  • 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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    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。
     
  • 工程车辆目标检测数据集（VOC格式）：重型卡车系列14 - 782张图片
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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。
     
  • 包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注
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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。
     
  • 工程车检测数据集，含10,111张原始图片，兼容YOLOV9格式标注，涵盖水泥卡车、空载及载物自卸卡车和挖掘机等多种车型识别
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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算法用车辆数据集-含2129张标注图片-涵盖卡车、小汽车和摩托车及公交车.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。
     
  • 已完成标注的工程车辆数据集（含挖掘机、推土机和渣土车，每类约700张图片，COCO格式）
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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。
     
  • 卡车顶部视角图片集合（含1679张）+车辆边界已标定+适用于卡车边框识别任务.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。
     
  • 工程车辆检测，精准识别推土机、自卸卡车、挖掘机、压路机、平路机、装载机、搅拌车及移动吊车（起重机）等常见车型，本数据集包含...
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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。
     
  • 工程车检测数据集，含10,111张原始图片，兼容YOLOV5标注格式，涵盖水泥卡车、空载及载物自卸卡车和挖掘机等识别对象
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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目标检测与车辆检测数据集已完成标注可直接应用（含1254张图片及对应标注文件）.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。