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摩托车检测的数据集（含3600条记录）

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简介：
这是一个包含3600条记录的摩托车检测数据集，旨在提供全面的车辆状态信息，支持机器学习模型训练和性能评估。 摩托车检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行摩托车检测。目标类别名为motorcycle，数量为3661。

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  • 摩托车检测的数据集（含3600条记录）
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    这是一个包含3600条记录的摩托车检测数据集，旨在提供全面的车辆状态信息，支持机器学习模型训练和性能评估。 摩托车检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行摩托车检测。目标类别名为motorcycle，数量为3661。
     
  • 摩托车检测数据集 - 目标检测系列 - DataBall
    优质
    摩托车检测数据集是DataBall推出的目标检测系列产品之一，专门针对不同品牌和型号的摩托车进行精确识别与分类，助力自动驾驶技术的研发。 数据集-目标检测系列-摩托车检测数据集 motorcycle - DataBall 数据量：110个样本 解析脚本地址提供了解析脚本的相关信息。 运行方式： 设置脚本数据路径 path_data 运行脚本：python demo.py
     
  • 摩托车与电动车辆检测数据集，含VOC及YOLO格式
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    本数据集包含丰富的摩托车和电动车辆图像样本，提供VOC和YOLO两种标注格式，适用于目标检测模型训练和验证。 包含5000多条数据的摩托车电动车数据集，采用YOLO格式，可直接用于训练。
     
  • VOC摩托车数据资料集
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    《VOC摩托车数据资料集》汇集了各类摩托车的详尽信息，包括车型、性能参数及技术规格等，旨在为爱好者与研究者提供全面的数据支持。 共计有430张摩托车图片。
     
  • 摩托车及自行车头盔监测数据集
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    该数据集包含丰富的摩托车和自行车头盔使用情况的监测记录，旨在研究道路安全、提升骑行者保护措施。 摩托（包含自行车）头盔监测数据集包含了499张骑行状态下的头盔图片。
     
  • 优信二手车数据集含2000条记录
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    本数据集包含2000条详细的二手车辆信息记录，涵盖车型、车龄、里程数、价格等关键参数，旨在为汽车行业研究者及从业者提供全面的数据支持。 优信二手车数据集包括：现价、全新价、上牌年月、已开里程、排放等级以及排量。
     
  • YOLOv5摩托车、汽车和公交车检测模型+预训练权重+数据集
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的深度学习模型，专门用于检测摩托车、汽车及公交车。包含预训练权重与相关数据集，便于快速部署和二次开发。 使用YOLOv5进行摩托车与汽车检测的项目包括训练好的摩托车检测模型权重、PR曲线、loss曲线等内容，并且在特定数据集上达到了90%以上的mAP值。该数据集中包含car（汽车）、bus（公交车）和motorbike（摩托车）这三类目标，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存于不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架编写并使用Python代码实现。
     
  • 【目标检测数据集】包含7类车型的1880张车辆分类数据集（VOC+YOLO格式，涵盖摩托车、救护车、消防车、警车、警用摩托车、轿车及大型货车）.zip
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    本数据集提供1880张图像，覆盖七种类别车辆（含轿车、货车及特种车辆），适用于目标检测任务。以VOC和YOLO格式呈现，便于模型训练与验证。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式进行标注（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数：1883张 标注数量： - xml文件数：1883个 - txt文件数：1883个 标注类别共有7种，分别为“摩托车”、“救护车”、“大车”、“轿车”、“消防车”、“警车”和“警用摩托车”。 各类别框的数量如下： - 摩托车：877个 - 救护车：304个 - 大车：355个 - 轿车：303个 - 消防车：325个 - 警车：300个 - 警用摩托车：293个 总框数为2757。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • CSV格式的金融欺诈检测数据集含104万+条记录
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    本数据集包含超过104万条记录，采用CSV格式存储，专为金融欺诈检测设计，涵盖多种交易类型与特征信息，助力模型训练及算法优化。 该数据集展示了移动货币交易的全面表示，并经过精心设计以反映现实世界金融活动中的复杂性以及欺诈行为的研究目的。此数据来源于名为PaySim的模拟器，利用了非洲某国实际财务日志中汇总的数据来填补公开可用金融数据集中用于检测欺诈研究方面的空白。它涵盖了多种类型的交易，包括现金存入、兑现输出、借记、支付和转账等，并为评估各种欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 **数据集结构** - **step：** 表示现实世界中的时间单位，1 步等于 1 小时；整个模拟历时744步，相当于30天。 - **type：** 包括CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER等交易类型。 - **amount：** 表示以当地货币单位表示的每笔交易金额。 - **nameOrig：** 发起该笔交易的客户名称。 - **oldbalanceOrg：** 代表发起方在进行特定操作前账户中的余额。 - **newbalanceOrig：** 指的是执行完相关操作后，发起方账户的新余额。 - **nameDest：** 接收这笔交易的客户的标识符（或称目的地）。 - **oldbalanceDest：** 表示接收方在收到资金前的账户余额。对于以M表示商家身份的客户而言，此字段不适用。 - **newbalanceDest：** 收到转账后的新收款人账户余额；同样地，如果交易涉及的是一个标识为“M”的实体，则该信息不被提供。 - **isFraud：** 标识由欺诈代理执行的那些企图通过诸如提现或转移等操作来耗尽客户资金的行为。 - **isFlaggedFraud：** 用于标记账户间未经授权的大额转账行为，任何单笔金额超过20万单位货币的交易都被视为非法。