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【目标检测数据集】荔枝成熟度分类579张图片（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.zip

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简介：
本数据集包含579张荔枝图像，涵盖绿色、红色及半熟状态，采用VOC和YOLO格式标注，适用于目标检测与分类模型训练。 数据集格式：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）。 图片数量（jpg文件个数）：579 标注数量（xml文件个数）：579 标注数量（txt文件个数）：579 标注类别数：3 标注类别名称包括绿色、半透明和红色。具体框的数量如下： - 绿色 框数 = 1387 - 半透明 框数 = 892 - 红色 框数 = 632 总框数：2911 使用标注工具为labelImg。

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  • 【目标检测数据集】荔枝成熟度分类579张图片（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.zip
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    本数据集包含579张荔枝图像，涵盖绿色、红色及半熟状态，采用VOC和YOLO格式标注，适用于目标检测与分类模型训练。 数据集格式：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）。 图片数量（jpg文件个数）：579 标注数量（xml文件个数）：579 标注数量（txt文件个数）：579 标注类别数：3 标注类别名称包括绿色、半透明和红色。具体框的数量如下： - 绿色 框数 = 1387 - 半透明 框数 = 892 - 红色 框数 = 632 总框数：2911 使用标注工具为labelImg。
     
  • 荔枝成熟度检测用VOC+YOLO格式数据集（1005张图片，4个类别）.zip
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    本资源提供了一个用于荔枝成熟度检测的数据集，包含1005张图像和四种不同类别的挥发性有机化合物标签，采用YOLO格式标注。 样本图：请在电脑端资源详情查看并下载文件。 数据集格式包括Pascal VOC格式和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）为1005，标注数量(xml文件)同样为1005，标注数量(txt文件)也为1005。数据集中有4种不同的标注类别：blossom, green, ripe 和 young。 各类别的框数如下： - blossom 框数 = 539 - green 框数 = 4045 - ripe 框数 = 7701 - young 框数 = 4581 总框数量为16866。 使用标注工具：labelImg。对类别进行矩形画框操作作为标注规则。 重要说明：暂无 特别提示：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标签准确且合理。
     
  • 【目标检测数据集】番茄成熟度检测数据集（640张图像，3类别，VOC+YOLO格式）.zip
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    本数据集包含640张用于番茄成熟度分类的图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个类别，以VOC及YOLO格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。 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图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。该数据集中共有643张图片，每张图片都有相应的标注文件，即有643个xml文件和643个txt文件。整个数据集包含了三个不同的类别标签：“fully_ripened”（成熟的）、“green”（半成熟的）以及“half_ripened”（未成熟的绿色）。具体来说，“fully_ripened”的标注框数为1330，“green”的标注框数为5134，而“half_ripened”的标注框数则有1317个。总计共有7781个标注框。该数据集使用了labelImg工具进行标签制作和编辑工作。
     
  • 【目标检测数据集】鱼类数据集2798张图片，涵盖31类分类检测（VOC+YOLO格式）.zip
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    本数据集包含2798张鱼类图像，适用于目标检测任务，涵盖了31种不同的鱼类类别，并提供VOC和YOLO两种格式的标注文件。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片数量（jpg文件个数）：2798 标注数量（xml文件个数）：2798 标注数量（txt文件个数）：2798 标注类别数：31 标注类别名称：Bangus、Big Head Carp、Black Spotted Barb、Catfish、Climbing Perch、Fourfinger Threadfish、Freshwater Eel、Glass Perchlet、Goby、Gold Fish、Gourami、Grass Carp、Green Spotted Puffer、Indian Carp、Indo-Pacific Tarpon, Jagua
     
  • 西红柿成熟度识别数据集（1952张图片）- 包含VOC、YOLO和JSON格式标注文件.zip
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    本数据集包含1952张西红柿图像及其成熟度信息，提供VOC、YOLO及JSON三种格式的标注文件，便于机器学习模型训练与测试。 西红柿识别检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛需求，在实际应用方面可用于智慧农业中的西红柿成熟度识别系统以及蔬菜成熟度判断等领域。 该数据集中包含1952张图片，背景丰富且具有多样性，目标分布均匀，并附有精准的标注信息。算法拟合效果良好，质量可靠。此数据集提供了三种标签格式：VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON。类别名称包括“ripe”(成熟) 和 “immature” (未成熟)，是博主在西红柿机器臂采摘项目中的使用资料。多种目标检测算法可以直接应用于此数据集中。
     
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
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    本数据集包含8341张图片，采用YOLO和VOC格式标注，适用于训练和测试垃圾分类的目标检测模型。 数据集介绍：该数据集包含各种垃圾图片分类检测的标注信息，主要针对五种不同材质类型的垃圾分类，包括纸盒类、玻璃类、金属类、纸质类以及塑料类。 数据集格式：采用VOC与YOLO两种标准格式存储。 压缩包内容： - JPEGImages文件夹中包含了8341张jpg图片。 - Annotations文件夹内有对应的xml标注文件共8341份。 - labels文件夹则存放了用于目标检测的txt文件共计8341个。 标签种类：数据集中共有5种不同的材质类型，分别为Cardboard（纸盒）、Glass（玻璃）、Metal（金属）、Paper（纸质）和Plastic（塑料），每类对应的标注框数量如下： - Cardboard 框数 = 1785 - Glass 框数 = 1601 - Metal 框数 = 1770 - Paper 框数 = 1748 - Plastic 框数 = 1911 总计标注框数量为8815个。 图片质量：所有图像均具有较高的清晰度，且未经过增强处理。
     
  • 西红柿成熟度分类数据集（LabelMe格式，含686张图片，3个类别）.zip
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    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像，涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段，适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图：请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式（不包含mask文件，仅包括jpg图片及其对应的json文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：686张 - 标注数量（json文件个数）：686份 - 标注类别数：3类 - 标注类别名称：[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量： - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注，对各类别进行了多边形（polygon）的绘制。 重要说明：可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明：本数据集中提供的标注信息准确且合理，并不对训练模型后的精度做出任何保证。
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
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    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了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。 该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。
     
  • 【目标检测数据集】1000张工具扳手VOC+YOLO格式图片.zip
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    本资源提供包含1000张不同工具扳手图像的数据集，标注了VOC及YOLO格式文件，适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式结合的方式（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。 图片总数为1003张，相应的标注数量也是1003个。 唯一的标注类别是“banshou”，共有2097个此类别的框标记。
     
  • 光伏板红外过热检测数据集（VOC+YOLO格式，含1166张图片，2个类别）.zip
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    本数据集包含1166张图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，专注于光伏板的红外过热检测，涵盖两类目标，旨在促进光伏系统故障诊断的研究与发展。 样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览后进行下载。 数据集格式包括Pascal VOC和YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：1166 - 标注数量（xml文件个数）：1166 - 标注数量（txt文件个数）：1166 - 类别总数：2 - 类别名称包括defect_diode和defect_hotspot。 - 每类标注框的数量： - defect_diode: 2034个框 - defect_hotspot: 3819个框 总标注框数量为5853。 使用工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形标记 重要说明：暂无特别说明。 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的注释准确合理。