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Yolov5数据集：用于超声波肾脏结石检测的二分类数据集（含训练和验证集）

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简介：
本数据集专为基于YOLOv5模型的超声波图像中肾脏结石检测设计，包含标注清晰的训练与验证样本，适用于二分类任务。 项目包含超声波肾脏结石检测数据集（2类别），包括训练集和验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为250*250的RGB图片，数据集中包含了清晰标注边界框的超声波检查中的肾脏和结石样本。所有图像均完整无缺。 【数据集介绍】 该数据集专注于超声波肾脏结石检测，包含两种类别：结石与正常肾脏。 【总大小压缩后】19.7 MB（分为训练集和验证集） - 训练集(datasets-images-train)包括2564张图片及对应的标签txt文件。 - 验证集(datasets-images-val)则有183张图片及其相应的标签txt文件。 【类别文本段落件】 数据集中包含两个类别的信息，以txt格式提供相应分类详情。 此外，为了方便查看和验证数据准确性，我们提供了可视化py脚本。用户可以随机选取一张图像作为输入来绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。此脚本无需任何修改即可直接运行以生成可视化图片。

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  • Yolov5数据集：用于超声波肾脏结石检测的二分类数据集（含训练和验证集）
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    本数据集专为基于YOLOv5模型的超声波图像中肾脏结石检测设计，包含标注清晰的训练与验证样本，适用于二分类任务。 项目包含超声波肾脏结石检测数据集（2类别），包括训练集和验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为250*250的RGB图片，数据集中包含了清晰标注边界框的超声波检查中的肾脏和结石样本。所有图像均完整无缺。 【数据集介绍】 该数据集专注于超声波肾脏结石检测，包含两种类别：结石与正常肾脏。 【总大小压缩后】19.7 MB（分为训练集和验证集） - 训练集(datasets-images-train)包括2564张图片及对应的标签txt文件。 - 验证集(datasets-images-val)则有183张图片及其相应的标签txt文件。 【类别文本段落件】 数据集中包含两个类别的信息，以txt格式提供相应分类详情。 此外，为了方便查看和验证数据准确性，我们提供了可视化py脚本。用户可以随机选取一张图像作为输入来绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。此脚本无需任何修改即可直接运行以生成可视化图片。
     
  • Yolov5火焰检测数据集：单一类别，含训练与验证集
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    本数据集专为基于YOLOv5的火焰检测模型设计，包含大量标注图像用于训练和验证。专注于单一目标分类，助力提升火灾预防系统的准确性。 项目包含火焰检测数据集（1类别），包括训练集和验证集。数据按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为300-800像素的RGB图片，边界框标注清晰且图像完整。该数据集中包含生活中的火焰检测实例。 【数据集介绍】 类别：火焰（fire） 训练集包含： - 图像数量：8236张 - 标签文件：8236个txt文件 验证集包含： - 图像数量：2059张 - 标签文件：2059个txt文件 【数据总大小压缩后】为591MB。 为了方便查看，提供了可视化py脚本。随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需更改，可以直接运行进行图像可视化。
     
  • 香烟破损检测数据集（YOLOV5格式，含6类及训练/验证集）
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    这是一个专为YOLOv5设计的香烟破损检测数据集，包含六种类别标签和独立的训练、验证数据子集，适用于图像识别与缺陷检测任务。 项目包含香烟破损检测的数据集（6个类别），包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为3024*4032的大尺度RGB图片，数据集中包含了各种香烟破损缺陷的样本。该数据集分为六个类别：头部破损、滤嘴破损等六类。 【数据集介绍】 - 数据总大小为388MB（训练集和验证集分开） - 训练集包含320张图像及对应的标签txt文件 - 验证集中有80张图像及其相应的标签txt文件 为了便于查看，提供了一个可视化py脚本。该脚本能随机选取一张图片并绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 齿轮缺陷检测数据集（YOLOV5格式，含3类标签的训练和验证集）
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    本数据集包含用于齿轮缺陷检测的YOLOV5格式图像，涵盖三类标签，提供全面的训练与验证样本，助力高效模型训练。 项目包含：齿轮缺陷检测（3类别），包括训练集与验证集。数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用于目标检测而无需额外处理。 图像分辨率为800*600的RGB图片，数据集中是单一背景下的红色齿轮缺陷检测，分为表面擦伤、齿轮掉牙和齿轮不足三类。每张图包含多个目标框，适用于小目标或密集区域的检测任务。 【数据集介绍】 - 类别：break（断齿）、lack（缺损）、scratch（划痕） 【数据总大小压缩后】42 MB，分为训练集与验证集。 - 训练集(datasets-images-train)包含2382张图片和对应的标签txt文件共2382个 - 验证集(datasets-images-val)包括596张图片及相应的标签txt文件共596个 【类别文本信息】提供了描述三类缺陷的txt文档。 为了便于查看数据，项目中包含一个可视化py脚本。只需随机提供一张图像即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需修改可以直接运行以生成可视化的结果。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
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    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。
     
  • 猫与鱼的分类数据集：包含训练集、测试集及验证集
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    本数据集为猫与鱼的分类项目设计，包括用于模型训练、测试和验证的三组图像数据。 这是一个关于机器学习领域中的图像分类任务的数据集。该数据集包括训练集、测试集和验证集，分别用于模型的学习、性能评估以及参数调优。这些集合是进行深度学习或传统机器学习算法的重要组成部分。 训练集为模型提供了基础的学习材料，其中包含了大量的带有“猫”或“鱼”标签的图像样本。通过观察这些样本，模型能够识别出区分两类对象所需的特征，并在预测过程中不断调整权重以减少误差，这一过程称为反向传播。 测试集用于评估模型在未见过的数据上的泛化能力。它包含了未知的图像数据，需要根据已学知识进行分类。这有助于我们了解模型是否过拟合或欠拟合。 验证集则是在训练期间用来优化超参数的一个中间集合。它可以提供一个不干扰测试集的情况下改进模型性能的方法。例如，我们可以利用验证集来确定最佳的学习轮次、选择最优的神经网络架构或者调整正则化参数等。 数据挖掘是任务开始阶段的关键步骤，包括清洗和预处理图像以及进行特征工程等工作。这可能涉及对图像进行归一化或统一尺寸以减少计算负担并提升模型效果；同时还需要解决缺失值、异常值等问题，并平衡两类样本的数量，避免模型偏向于数量较多的一类。 人工智能与机器学习是这一任务的技术核心，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）、随机森林等。由于其在图像处理方面的优越性，CNN常被用于此类分类问题中；它能够自动提取并学习到图像的局部特征。 算法的选择和设计对于解决问题至关重要。例如，在使用CNN时可以考虑采用LeNet、VGG、ResNet或Inception系列等多种架构，每种模型都有独特的优势与适用场景。比如：ResNet通过引入残差块来解决深层网络中的梯度消失问题；而Inception则利用多尺度信息处理技术以提高性能。 在训练阶段还需要选择合适的优化器（如SGD、Adam）和设计损失函数（例如交叉熵损失）。此外，还可以采用数据增强策略（比如旋转、翻转或裁剪等），来进一步提升模型的泛化能力。 这个数据集提供了一个完整的实践平台，涵盖了从预处理到训练再到测试等多个环节。它对于理解和掌握机器学习及深度学习的方法和技巧具有很高的价值。
     
  • 烟草叶片病害的Yolov5目标检测数据集（含15类及训练/验证集）
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    本数据集包含15种类别的烟草叶片病害图像，采用YOLOv5框架进行目标检测模型训练与验证，适用于深度学习研究和应用。 项目包含烟草叶片病害检测的数据集（15类别），该数据集包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构进行保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为640*640的RGB图片，每个图片都有清晰标注的目标边界框且无任何遮挡。烟草叶片病害的数据集中包含15种不同的类别：蛀虫、霉菌、细菌斑点等。 数据集压缩后的总大小为134MB，分为训练集和验证集两个部分。 - 训练集（datasets-images-train）包括2246张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集（datasets-images-val）则包含211张图像及相应的标签。 此外还提供了一个用于可视化的py脚本，用户可以随机选取一张图片输入该脚本来绘制边界框，并保存到当前目录。此可视化工具无需任何修改即可直接运行并查看结果。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
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    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。