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烟火目标检测数据集 7800张烟火检测带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍：数据集名称：烟火目标检测数据集数据集规模：图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757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)：2757 标注数量(xml文件个数)：2757 标注数量(txt文件个数)：2757 标注类别数：4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数：

[数据集][目标检测]智慧农业草莓叶子病虫害检测数据集VOC+YOLO格式4040张9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)：4040 标注数量(xml文件个数)：4040 标注数量(txt文件个数)：4040 标注类别数：9 标注类别名称:["acalcerosis","fertilizer","flower","fruit","grey

水面垃圾检测数据集 3000张水面垃圾带标注 voc yolo

数据集概述该数据集包含3000张图像，专注于水面垃圾的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）和YOLO（You Only Look Once）两种格式进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型，用于识别水面上的各种垃圾。数据集特点多样性：包含3000张图像，涵盖了多种类型的水面垃圾，确保模型能够识别各种类型的垃圾。双标注格式：提供VO

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559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)：22559 标注数量(xml文件个数)：22559 标注数量(txt文件个数)：22559 标注类别数：2 标注类别名称:["cig-pack","smoke"] 每个类别标注的框数： cig-pack 框数 = 2

军事目标无人机视角检测数据集 3500张坦克带标注voc

数据集概述该数据集包含3500张无人机拍摄的图像，主要用于坦克目标的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）标准进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型。数据集特点目标明确：专注于坦克这一特定军事目标的检测。多样视角：图像采集自无人机的不同飞行高度和角度，涵盖了各种环境下的坦克图像。高质量标注：每个坦克实例都被精确标注，包括位置信息和类别

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3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)：8068 标注数量(xml文件个数)：8068 标注数量(txt文件个数)：8068 标注类别数：3 标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"] 每个类别

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5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)：2890 标注数量(xml文件个数)：2890 标注数量(txt文件个数)：2890 标注类别数：5 标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"] 每个类别标

宠物狗检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

宠物狗检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1roegkaGAURWUVRR-D7OzzA?pwd=dxv6 提取码：dxv6 数据集信息介绍：共有20580 张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种：狗的类

[数据集][目标检测]水面垃圾检测数据集VOC+YOLO格式2027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)：2027 标注数量(xml文件个数)：2027 标注数量(txt文件个数)：2027 标注类别数：1 标注类别名称:["trash"] 每个类别标注的框数： trash 框数 = 2974 总框数：2974 使用标注

[数据集][目标检测]西红柿缺陷检测数据集VOC+YOLO格式17318张3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)：17318 标注数量(xml文件个数)：17318 标注数量(txt文件个数)：17318 标注类别数：3 标注类别名称:["Bad","Good","Unripe"] 每个类别标注的框数： Bad 框数 = 102

[数据集][目标检测]轮胎缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2154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)：2154 标注数量(xml文件个数)：2154 标注数量(txt文件个数)：2154 标注类别数：4 标注类别名称:["debris","ground","side","side_cut"] 每个类别标注的框数： d

[数据集][目标检测]机油泄漏检测数据集VOC+YOLO格式43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)：43 标注数量(xml文件个数)：43 标注数量(txt文件个数)：43 标注类别数：1 标注类别名称:["engineoil"] 每个类别标注的框数： engineoil 框数 = 44 总框数：44 使用标注工具

[数据集][目标检测]汽油检泄漏检测数据集VOC+YOLO格式237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)：237 标注数量(xml文件个数)：237 标注数量(txt文件个数)：237 标注类别数：2 标注类别名称:["petrol","water"] 每个类别标注的框数： petrol 框数 = 212 water 框

[数据集][目标检测]智慧牧场猪只检测数据集VOC+YOLO格式16245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)：16245 标注数量(xml文件个数)：16245 标注数量(txt文件个数)：16245 标注类别数：1 标注类别名称:["pig"] 每个类别标注的框数： pig 框数 = 28514 总框数：28514 使用标

[数据集][目标检测]轮胎检测数据集VOC+YOLO格式4629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)：4629 标注数量(xml文件个数)：4629 标注数量(txt文件个数)：4629 标注类别数：1 标注类别名称:["tire"] 每个类别标注的框数： tire 框数 = 16132 总框数：16132 使用标注

[数据集][目标检测]灭火器检测数据集VOC+YOLO格式3255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)：3255 标注数量(xml文件个数)：3255 标注数量(txt文件个数)：3255 标注类别数：1 标注类别名称:["miehuoqi"] 每个类别标注的框数： miehuoqi 框数 = 6185 总框数：618

[数据集][目标检测]玉米病害检测数据集VOC+YOLO格式6000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)：6000 标注数量(xml文件个数)：6000 标注数量(txt文件个数)：6000 标注类别数：4 标注类别名称:["Corn","Damaged Corn","Maize","Plaga"] 每个类别标注的框数：

VOC 2012 augment 数据集 data augmentation 10582到底哪来的

根据deeplabv3+官方，train_aug 数据应该有10582. 你只需要准备两个文件夹，一个list.txt，三个数据：官方提供的VOC2012的JEPGImages 文件夹（也就是全部的彩色照片）SBD数据库的数据扩增标注该标注对应的list（复制粘贴）也就是说，SBD使用的是原始图片，没有平移旋转，所以你不需要下载他们提供的那个1G多压缩包，只需要下个40M标注。

pycharm 打开deeplabv3+ VOC数据集训练所需参数

麦穗检测计数-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

麦穗检测计数-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1N9tGbcssxvSM1W71q2YbNA?pwd=3nb3 提取码：3nb3 数据集信息介绍：共有 3373张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种： [‘Whe

打架目标检测数据集 9000张打架数据集带标注voc yolo

本项目的目标是开发一个能够自动检测公共场所中打架行为的系统。该系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习方法，在实时视频流或静态图像中准确地识别出打架行为，这对于维护公共安全至关重要。技术栈 YOLOv8: 作为主要的目标检测框架，因其在实时性和准确性上的良好表现而被选用。PySide6: 用于构建项目的图形用户界面，提高系统的可用性。VOC格式标注: 数据集采用VOC格式进行标注，方便与其

雾天道路目标检测数据集 8700张雾天带标注 voc yolo

随着自动驾驶技术的发展，如何在恶劣天气条件下保证车辆的安全行驶成为了一个重要的研究课题。雾天环境下，能见度降低会严重影响目标检测系统的性能，因此开发针对雾天环境的目标检测算法变得尤为重要。本数据集旨在为研究人员提供一个高质量的、可用于训练和评估雾天道路目标检测模型的数据集。数据集特点类型：雾天道路目标检测数据集。格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含87

[数据集][目标检测]玻璃瓶塑料瓶检测数据集VOC+YOLO格式8943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)：8943 标注数量(xml文件个数)：8943 标注数量(txt文件个数)：8943 标注类别数：2 标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"] 每个类别标注的框数： glass

番茄叶部病害-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

番茄叶部病害-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1hZdoXcYEcJaw9spazrxGZg?pwd=tsaw 提取码：tsaw 数据集信息介绍：共有 534 张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种： [‘To

目标检测任务数据集介绍-PASCAL VOC数据集

最近在做目标检测的相关工作，整理了一下目标检测的数据集，本文就简要介绍目标检测PASCAL VOC数据集，PASCAL VOC比赛在2012年之后已经不再举行了，MS COCO的数据在应用上也替代了VOC数据，不过由于数据量不是很大（VOC2007的数据全部压缩包下载总共869MB，同时也发布了test集的标注数据），在做算法demo或者复现别人算法的时候，使用还是很方便的。 PASCAL