1、YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，图片格式为jpg。数据场景丰富，分为训练集和验证集。 2、使用lableimg标注软件进行标注，标注框质量高，标签格式为VOC格式（即xml标签）。这些标签可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。

Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.

项目包含：路面缺陷检测数据（4类别），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为600*600的RGB图片，数据集道路上的缺陷检测 【数据集介绍】路面缺陷图像数据，4类别：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞、不规则裂缝 【数据总大小】74 MB 数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train：841张图片和841个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：231张图片和231个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4类别的具体类别信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

这个是从网上整理的资源，用于目标检测的摔倒检测数据集，格式是voc数据格式。 由于是网上整理的数据集，用于学习和研究。

目标检测coco128数据集

适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集

包含了卡通人物的数据集，可用于卡通人物的目标检测的训练、验证和测试，简单易用。

均已标注好，划分为训练集验证集测试集，可直接用于训练 12356张训练集，1266张验证集，654张测试集

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：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注