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适用于Yolo训练的车辆和行人数据集

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简介：
该数据集专为YOLO算法设计，包含丰富的车辆与行人图像样本，涵盖多样化的场景、光照条件及视角变化，旨在提升模型在复杂环境下的检测精度。 该数据集包含1万多张带有标签的图片，用于车辆行人检测任务。目标类别包括person和car两种。标签格式提供VOC（xml）和YOLO（txt）两种格式，适用于智能驾驶场景中的车辆行人检测需求。

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  • 适用于Yolo训练的车辆和行人数据集
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    该数据集专为YOLO算法设计，包含丰富的车辆与行人图像样本，涵盖多样化的场景、光照条件及视角变化，旨在提升模型在复杂环境下的检测精度。 该数据集包含1万多张带有标签的图片，用于车辆行人检测任务。目标类别包括person和car两种。标签格式提供VOC（xml）和YOLO（txt）两种格式，适用于智能驾驶场景中的车辆行人检测需求。
     
  • 车辆数据集及昏暗环境下的车辆数据集（VOC格式），适用于Yolo训练
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    本资源提供全面的车辆图像数据集，遵循VOC标准格式，特别包含夜间和低光照条件下的样本，旨在优化YOLO模型在复杂光线环境中的目标检测性能。 我们提供YOLO车辆检测服务，包括昏暗环境下的车辆检测功能，并支持PyQt界面集成。我们的目标检测解决方案基于深度学习技术，可以使用Yolov5或Yolov7模型进行定制开发。 我们可以根据客户需求添加继电器或者文字报警系统，并且能够统计被检物体的数量。我们提供的服务范围广泛，包括但不限于： - 检测车辆 - 树木识别 - 火焰检测 - 人员监控 - 安全帽佩戴检查 - 烟雾探测 - 情绪分析 - 口罩佩戴情况监测 如果您有其他物体的定制需求，可以与我们联系进行详细讨论。关于软件包安装问题，如果在三天内无法成功完成安装，我们将提供退货服务。 如有更多疑问或需要进一步的信息，请随时联系我们以获取更多信息和报价详情。
     
  • 适用于YOLO系列神经网络训练的各种车辆数据集（YOLO格式）
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    本数据集专为YOLO系列神经网络设计，包含各类车辆图像，标注信息符合YOLO标准格式，适用于物体检测模型的高效训练与优化。 各种车辆类别的YOLO数据集包含五种类型的车辆：救护车、公交车、汽车、摩托车和卡车。这些数据可以直接用于与车辆相关的神经网络训练。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
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    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。
     
  • YOLO车辆与行人识别数据集
    优质
    YOLO车辆与行人识别数据集是一个大规模标注的数据集合，专为训练和测试物体检测算法设计，涵盖各种交通环境下的车辆及行人图像。 YOLO车辆行人识别数据集包含两个目标类别：person和car。该数据集中共有5000多张图片用于行人与车辆的检测任务，标签格式有txt和xml两种版本，并分别保存在不同的文件夹内。 关于数据集的具体内容及使用情况可以参考相关文章介绍。
     
  • 适用于YOLOv5和YOLOv7训练的足球数据集(YOLO格式)
    优质
    本数据集专为YOLOv5和YOLOv7设计，包含大量标注清晰的足球场景图像，采用YOLO标准格式存储，助力目标检测模型在体育视频分析中实现高精度性能。 目录结构如下：football_yolodataset - testset - images - Image601.jpg - Image610.jpg - Image611.jpg ... - labels - Image601.txt - Image610.txt - Image611.txt ... - trainset - images - 10.jpg - 11.jpg - 12.jpg ... - labels - 10.txt - 11.txt - 12.txt ...
     
  • YOLO车辆与行人四类识别数据集
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    简介：该数据集专为车辆及行人类别的检测设计，涵盖多种交通场景下的图像标注信息，旨在提升基于YOLO算法的目标识别精度。 YOLO车辆行人四类别识别数据集包含四个目标类别：person、car、bus 和 truck。该数据集中有4000多张用于检测行人的图片以及车辆的图片，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个不同的文件夹中。 数据集及检测结果参考相关博客文章的内容描述了YOLO模型在这套数据集上的应用情况。
     
  • 自行车数据集用于yolov5训练
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    本数据集专为Yolov5设计，包含大量标注的自行车图像样本，旨在提升模型在复杂场景下的目标检测精度与效率。 自行车数据集是机器学习与计算机视觉领域常用的训练资源，在目标检测任务中有广泛应用实例，例如使用YOLOv5框架进行训练。YOLO（You Only Look Once）是一种高效且准确的目标检测算法，而YOLOv5则是其最新版本，优化了速度和精度的平衡。 该数据集通常包含图像文件及其对应的标注信息，用于帮助模型识别图片中的特定对象。在这个自行车数据集中可能包含了多个不同视角下自行车实例的图片，并为每一张图提供了边界框标注以精确指出其中每个自行车的位置。这些边界框的信息可以存储在XML或JSON格式中，内容包括物体类别和坐标等详细参数。 `README.roboflow.txt` 和 `README.dataset.txt` 文件是数据集的重要组成部分，通常会包含关于创建过程、来源信息以及如何进行正确标注的指南，并定义了类别的具体含义及使用时需注意的问题。通过阅读这些文档，用户可以深入了解数据集的具体细节和最佳实践方法。 此外还有一个名为 `data.yaml` 的配置文件用于设置YOLOv5训练过程中所需的各种参数，例如学习率、批处理大小以及数据预处理方式等，并且能够根据实际需求灵活调整以满足不同的实验要求。 在使用此自行车数据集进行模型训练时，首先需要将标注好的XML或JSON格式的边界框信息转换为YOLOv5可以接受的数据格式；然后依据`data.yaml`文件中定义的各项参数启动训练流程。这一过程包括前向传播、反向传播和权重更新等步骤，在每个周期内逐步提升对自行车检测任务的理解能力。 经过充分训练之后，可以通过测试集来评估模型的表现，并使用诸如平均精度（mAP）、召回率及准确度等指标衡量其性能水平；如果发现表现不理想，则可能需要调整网络架构、增加迭代次数或者采用不同的数据增强策略以提高效果。 综上所述，自行车数据集与YOLOv5相结合为开发者提供了一个实用的目标检测技术平台，在智能交通系统和监控摄像头分析等多个实际应用场景中具有重要的应用价值。
     
  • MIT-CBCL车辆数据库训练数据集
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    简介：MIT-CBCL车辆数据库训练数据集是由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室构建的一个包含大量车辆图像的数据集合，用于促进自动驾驶、目标检测等领域的研究。 MIT-CBCL Car Database包含516张128*128像素的bmp和ppm格式车辆图像数据集。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
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    简介：本项目提供基于YOLOv5模型的车辆和行人检测解决方案，包含预训练权重、优化的数据集及相关代码，适用于快速部署和二次开发。 1. YOLOv5车辆行人检测模型附带各种训练曲线图，并可通过tensorboard打开训练日志文件，mAP值达到90%左右。 2. 该资源包含一个用于车辆行人检测的数据集，标签格式包括VOC和YOLO两种类型。数据集中的人、车类别名称分别为person和car，图像数量约为1万张。 3. 数据集与模型的详细信息可在相关博客文章中找到。