voc专题

高度内卷下，企业如何通过VOC（客户之声）做好竞争分析？

VOC，即客户之声，是一种通过收集和分析客户反馈、需求和期望，来洞察市场趋势和竞争对手动态的方法。在高度内卷的市场环境下，VOC不仅能够帮助企业了解客户的真实需求，还能为企业提供宝贵的竞争情报，助力企业在竞争中占据有利地位。那么，企业该如何通过VOC（客户之声）做好竞争分析呢？深圳天行健企业管理咨询公司解析如下：首先，要建立完善的VOC收集机制。这包括通过线上渠道（如社交媒体、官网留言

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式595张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式571张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

VOC数据集

VOC（Visual Object Classes）格式的数据集是一种用于计算机视觉任务的标准数据集格式，它最初是由Pascal VOC（PASCAL Visual Object Classes）数据集引入的。VOC数据集格式定义了一套标准化的数据集结构，包括XML标注文件、图像文件以及一些其他辅助文件。这种格式被广泛用于目标检测、图像分类和语义分割等计算机视觉任务。 VOC数据集格式的特点包括

PID传感器在无尘室检测VOC中的应用

随着现代工业技术的快速发展，无尘室在微电子、半导体、精密机械等领域的应用越来越广泛。无尘室的主要目的是创造一个无尘、无菌、无有害气体的环境，以确保产品制造过程中的高精度和高质量。而挥发性有机化合物（VOC）作为无尘室中常见的有害气体，其检测与控制显得尤为重要。PID传感器作为一种高效、精确的VOC检测工具，在无尘室中的应用逐渐受到关注。 PID传感器，即光离子化检测器，是一种非破坏性检测

目标检测数据集 - 零售食品LOGO检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：零售食品 LOGO 检测数据集，真实零售食品 LOGO 高质量商品图片数据，数据集含常见零售食品 LOGO 图片，包括饮料类、酒类、调味品类、膨化饼干类、巧克力类、常见零食类等等。数据集类别丰富，标注标签包含 1500 个商品商标类别；适用实际项目应用：零售食品 LOGO 检测项目，以及作为通用新零售场景商品目标检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用 labelimg 标注软件进行

[数据集][目标检测]减速带检测数据集VOC+YOLO格式5400张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：5400 标注数量(xml文件个数)：5400 标注数量(txt文件个数)：5400 标注类别数：1 标注类别名称:["speedbump"] 每个类别标注的框数： speedbump 框数 = 7343 总框数：7

voc数据集的充分利用——将图片和xml按类别保存在不同文件夹、将目标剪裁后按类别保存在不同文件夹

前言：在做深度学习的时候，经常需要收集样本，有些样本我们可以从开源数据库中提取，省去自己标注的麻烦，下面介绍几种提取的方法，根据自己需要拿去用。 1. 将图片按类别保存在不同文件夹，文件名不变。执行完得到如下结果，只是对图片进行的分类，没有对xml进行分类。对xml和图片都进行分类的代码参考本博客第3部分介绍。 voc_class-pic.py import xml.dom.m

[数据集][目标检测]胸部解剖检测数据集VOC+YOLO格式100张10类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：100 标注数量(xml文件个数)：100 标注数量(txt文件个数)：100 标注类别数：10 标注类别名称:[“carina”,“clavicle_left”,“clavicle_right”,“gastric_

[数据集][目标检测]中国象棋检测数据集VOC+YOLO格式300张12类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：300 标注数量(xml文件个数)：300 标注数量(txt文件个数)：300 标注类别数：12 标注类别名称:[“black_bishop”,“black_king”,“black_knight”,“black_p

把COCO数据集的josn标注转变成VOC数据集xml格式的标注；json数据标注转xml数据标注；把coco数据集json格式转变单张图片对应的xml格式

主要是以目标检测为列进行的 COCO数据集json格式样本 {"info": {"description": "COCO 2017 Dataset","url": "http://cocodataset.org","version": "1.0","year": 2017,"contributor": "COCO Consortium","date_created": "2017/09/01"

[数据集][目标检测]变电站火灾检测电力场景烟雾明火检测数据集VOC+YOLO格式140张2类别真实场景非PS合成

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：140 标注数量(xml文件个数)：140 标注数量(txt文件个数)：140 标注类别数：2 标注类别名称:["fire","smoke"] 每个类别标注的框数： fire 框数 = 109 smoke 框数 =

玉米粒计数检测数据集VOC+YOLO格式107张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：107 标注数量(xml文件个数)：107 标注数量(txt文件个数)：107 标注类别数：1 标注类别名称:["corn"] 每个类别标注的框数： corn 框数 = 2137 总框数：2137 使用标注工具：la

目标检测数据集 - 垃圾桶满溢检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：垃圾桶满溢检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道边垃圾桶满溢、小区垃圾桶满溢、社区垃圾桶满溢、农村道边垃圾桶满溢、垃圾集中处理点垃圾桶满溢、公园垃圾桶满溢数据等。数据集标注标签划分为 "overflow"、"garbage"、"garbage_bin" 三个类别；适用实际项目应用：生活场景下垃圾桶满溢检测项目，以及作为生活场景通用垃圾检测数据集场景数据的补充；标

[数据集][目标检测]足球场足球运动员身份识别足球裁判员数据集VOC+YOLO格式312张4类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：312 标注数量(xml文件个数)：312 标注数量(txt文件个数)：312 标注类别数：4 标注类别名称:[“ball”,“goalkeeper”,“player”,“referee”] 每个类别标注的框数：

[数据集][目标检测]盲道检测数据集VOC+YOLO格式2173张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：2173 标注数量(xml文件个数)：2173 标注数量(txt文件个数)：2173 标注类别数：1 标注类别名称:["mangdao"] 每个类别标注的框数： mangdao 框数 = 2371 总框数：2371

目标检测数据集 - 打架检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：打架检测数据集，真实监控场景高质量打架图片数据，涉及场景丰富，比如街道场景打架数据、酒吧场景打架数据、商店场景打架数据、公交车场景打架数据、监狱场景打架数据、空旷地打架数据、两人打架数据、多人群殴数据等。数据标签包括 fight 打架一个类别；适用实际项目应用：监控场景下打架检测项目，以及作为监控场景通用打架检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标

[数据集][目标检测]道路圆石墩检测数据集VOC+YOLO格式461张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：462 标注数量(xml文件个数)：462 标注数量(txt文件个数)：462 标注类别数：1 标注类别名称:["spherical_roadblock"] 每个类别标注的框数： spherical_roadbloc

cv2函数实践-图像处理（中心外扩的最佳RoI/根据两个坐标点求缩放+偏移后的RoI/滑窗切片/VOC的颜色+调色板）

目录💨💨💨 中心外扩的最佳RoI（裁图）根据两个坐标点求缩放+偏移后的RoI自定义RGB2BGR颜色解析小函数滑窗切片（sliding window crops）VOC的颜色+调色板中心外扩的最佳RoI（裁图）指定中心点和裁图宽高，获得裁图位置xyxy坐标（最佳），便于在图像裁剪。 def get_best_crop_position_of_center(cente

使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)

参考网址： 1. https://www.cnblogs.com/zyly/p/9248394.html 2. 制作数据集详解 https://blog.csdn.net/Arvin_liang/article/details/84752427

[数据集][目标检测]焊接处缺陷检测数据集VOC+YOLO格式3400张8类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：3400 标注数量(xml文件个数)：3400 标注数量(txt文件个数)：3400 标注类别数：8 标注类别名称:["chogndie","duanhu","jiazha","kongxinzhu","leiwen

[数据集][目标检测]水下管道泄漏破损检测数据集VOC+YOLO格式2069张2类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：2069 标注数量(xml文件个数)：2069 标注数量(txt文件个数)：2069 标注类别数：2 标注类别名称:["kebocoran","keretakan"] 每个类别标注的框数： kebocoran 框数

[数据集][目标检测]吉他检测数据集VOC+YOLO格式66张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：66 标注数量(xml文件个数)：66 标注数量(txt文件个数)：66 标注类别数：1 标注类别名称:["guitar"] 每个类别标注的框数： guitar 框数 = 78 总框数：78 使用标注工具：label

[数据集][目标检测]老鼠检测数据集VOC+YOLO格式4107张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：4107 标注数量(xml文件个数)：4107 标注数量(txt文件个数)：4107 标注类别数：1 标注类别名称:["mouse"] 每个类别标注的框数： mouse 框数 = 14321 总框数：14321 使用

[数据集][目标检测]旋风检测数据集VOC+YOLO格式157张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：159 标注数量(xml文件个数)：159 标注数量(txt文件个数)：159 标注类别数：1 标注类别名称:["xuanfeng"] 每个类别标注的框数： xuanfeng 框数 = 159 总框数：159 使用标

[数据集][目标检测]数据集VOC格式岸边垂钓钓鱼fishing目标检测数据集-4330张

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：检测