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绵羊检测数据集含1500条数据

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简介：
本数据集包含1500条关于绵羊的数据记录，旨在支持农业、生物学及动物健康领域的研究和应用开发。 1. 绵羊检测数据集是从COCO2017数据集中提取而来，并分别转换为txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行绵羊检测。 2. 目标类别名：sheep； 3. 数据量：1594。

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  • 绵羊检测数据集含1500条数据
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    本数据集包含1500条关于绵羊的数据记录，旨在支持农业、生物学及动物健康领域的研究和应用开发。 1. 绵羊检测数据集是从COCO2017数据集中提取而来，并分别转换为txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行绵羊检测。 2. 目标类别名：sheep； 3. 数据量：1594。
     
  • 绵羊检测数据集 Sheep Detection
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    绵羊检测数据集包含了丰富的标记图像，旨在训练和测试机器学习模型在各种环境中准确识别与定位绵羊的能力。 绵羊检测数据集 1. 简介 该数据集包含203张图像，用于识别其中的绵羊。边界框注释采用PASCAL VOC格式。 2. 数据详情 此数据集中有203张图片，每一张图都包含了需要被检测出来的绵羊。所有图像中的目标对象均以PASCAL VOC格式进行边界框标注。
     
  • YOLO绵羊检测数据集（sheep_VOCtrainval2012.zip）
    优质
    YOLO绵羊检测数据集提供丰富的训练和验证图像，用于开发高效的物体识别模型。该数据集包含多种场景下的绵羊图片，是训练YOLO算法的理想选择。 1. YOLO绵羊检测数据集 2. 类别名：sheep 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签类别：txt和xml两种 5. 图片数量：603张
     
  • 飞鸟检测数据集含3300条数据
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    本数据集包含3300条记录，专注于飞鸟种类识别与行为分析，适用于图像分类、物种多样性研究及生态保护领域。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的飞鸟检测数据，并转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行飞鸟检测；目标类别名为bird；数量为3362。
     
  • 船只检测数据集（含3100条数据）
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    本数据集包含3100条关于各类船只的信息，旨在为船舶识别、分类以及海上交通管理等应用提供详实的数据支持。 船只检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行舰船检测；目标类别名为boat；数据集包含3146个样本。
     
  • 飞机检测的数据集（含3000条数据）
    优质
    本数据集包含3000条飞机检测相关记录，旨在支持机器学习模型训练及算法优化，提升飞行安全与维护效率。 飞机检测数据集是从COCO2017数据集中提取得到的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行飞机目标检测。该数据集包含3083个样本，目标类别名为airplane。
     
  • 车辆检测数据集-YOLOv3-car_motorbike_truck-1500.rar
    优质
    此资料包包含一个专为交通场景设计的YOLOv3训练用数据集，内含超过1500张图片及对应标注文件，涵盖轿车、摩托车和卡车三类目标。 我们有一个YOLOv3车辆检测数据集，包含1500多张已标注好的图片。这些图片的标签格式为VOC和YOLO，可以直接用于目标检测任务。该数据集中包括以下类别：car、motorbike、truck。
     
  • 《数据集》基于航拍的牧场牛羊识别目标检测数据集
    优质
    本数据集为基于航拍图像的牧场场景中牛羊识别而设计的目标检测资源，旨在促进畜牧业自动化监测与管理技术的发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练，包含3个类别：cattle（牛）、cow（奶牛）和sheep（羊），共有1021张图片。文件中包括了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且还有xml格式的标签信息。数据集已经按照一定比例划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO系列算法的模型训练。
     
  • 摩托车检测的数据集（含3600条记录）
    优质
    这是一个包含3600条记录的摩托车检测数据集，旨在提供全面的车辆状态信息，支持机器学习模型训练和性能评估。 摩托车检测数据集是从COCO2017数据集中提取的，并分别转换成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法进行摩托车检测。目标类别名为motorcycle，数量为3661。