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《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》

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简介：
该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。

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  • 《数据集》路面杂物识别数据集《目标检测》
    优质
    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务，包含大量标注图像和注释信息，旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子（金属或玻璃）、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒（Styrofoam）、四面体牛奶盒（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片，并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。
     
  • 数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集
    优质
    本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。
     
  • 《数据集》快递物品识别目标检测数据集
    优质
    本数据集专为快递物品识别设计，包含大量标注图像，涵盖多种常见快递商品类型，适用于训练和评估物体检测模型。 YOLO与VOC格式的快递识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练，包含5382张图片。文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签，并已将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本等系列算法的训练。
     
  • 路面积水识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专注于城市道路积水情况的目标检测，通过收集大量标注图像，旨在提高智能交通系统中对路面安全状况的实时监测与预警能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含路面积水识别任务。数据集中共有124,524张图片，并附有对应的txt标签文件以及描述指定类别的yaml配置文件和xml格式的标签信息。此外，已经将图像和文本标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于上述模型的训练过程。
     
  • 《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专为路面垃圾检测设计，《目标检测》项目核心资源，包含大量标注图像，助力算法模型精准识别与分类各类路面垃圾。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD在内的多种模型训练。该数据集包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯子、硬纸板、果皮、罐子、塑料包装膜、硬纸壳箱、泡沫聚苯乙烯容器（Styrofoam）、利乐包（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布以及落叶堆。数据集包含7537张图片，其中图片和txt标签已按比例划分成训练集、验证集和测试集，并附有指定类别信息的yaml文件及xml格式标签。这些资源可以直接用于YOLO算法的训练过程。