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【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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简介:
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。

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客服
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  • 11960VOC+YOLO).zip
    优质
    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。
  • 优质
    本数据集专注于水稻叶片病害目标检测,汇集了大量标注清晰的图像样本,旨在促进农业领域机器学习模型的研发与优化。 该数据集包含YOLO和VOC格式的水稻叶片病害识别内容,共包括四类:BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight,总图片数量为1448张。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件,并且有xml标签。已经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(如YOLOv10)等系列算法的训练。
  • 】仓库托盘YOLO+VOC,含1182).zip
    优质
    本资源提供一套针对仓库托盘的目标检测数据集,包含1182张图片,并采用YOLO与VOC标准格式标注,适用于训练和测试相关模型。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: - JPEGImages 文件夹存储了1182张 jpg 图片; - Annotations 文件夹中包含了对应的 1182 个 xml 标注文件; - labels 文件夹中有与之匹配的 1182 个 txt 标签文件。 标签种类为一种,名称是“tuopan”。该标签共有矩形框38971个。 图片清晰度良好(分辨率为像素),未经过任何图像增强处理。
  • 】1000工具扳手VOC+YOLO.zip
    优质
    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。
  • 】跨越栏杆512VOC+YOLO.zip
    优质
    本数据集包含512张图片,旨在帮助训练和测试物体检测模型在复杂场景中准确识别并定位跨越栏杆的行为。以VOC与YOLO两种格式提供,便于多种框架使用。 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):512 标注数量(xml文件个数):512 标注数量(txt文件个数):512 标注类别数:1 标注类别名称:[climbing] 每个类别的标注框数: climbing 框数 = 599 总框数:599 使用标注工具:labelImg
  • 小麦VOC+YOLO),含899,12个类别.7z
    优质
    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息,同时提供VOC和YOLO两种格式文件,便于模型训练与检测。 数据集采用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文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量:899张 - 标注数量(xml文件):899个 - 标注数量(txt文件):899个 标注类别包括12种,具体如下: - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数:2291个。 使用标注工具为labelImg,规则是对类别进行矩形框标注。