足球场内足球自动检测数据集，用于检测在比赛中是否有多个足球在球场内，本数据集包括用于球检测的注释图像数据；来源德甲比赛；2957张YOLOv5格式的图像
足球场内足球自动检测数据集，用于检测在比赛中是否有多个足球在球场内，本数据集包括用于球检测的注释图像数据；来源德甲比赛；2957张YOLOv5格式的图像
2022-12-23 15:27:48
556.19MB
共8178张
训练集：测试集 为9：1 即 7275：903
主要为中小目标、密集目标，可作为小目标车辆训练检测
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2022-12-23 09:27:28
75B
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薯片质量检测数据集，分为无缺陷和有缺陷2个文件夹，共900多张薯片图片
薯片质量检测数据集，分为无缺陷和有缺陷2个文件夹，共900多张薯片图片
薯片质量检测数据集，分为无缺陷和有缺陷2个文件夹，共900多张薯片图片
2022-12-22 18:31:21
940.5MB
它包含汽车的图像和它们的分割掩码。大部分照片都是从汽车侧面拍摄的。图像及其对应的掩码具有相同的名称。例如，“masks”文件夹中的003.png对应“images”文件夹中的003.png文件。掩码中的每个像素显示对应图像中对应像素的类。例如，像素(3,7)的值为1，表示对应图像中的像素(3,7)属于第1类。在这个数据集中我们有以下5个类;0-背景1 -汽车2 -车轮3 -灯光4 -窗户；一半的图片来自互联网，另一半是在街上拍摄的。210张图片。
2022-12-22 18:31:14
441.55MB
小麦种子品质检测数据集，数据集描述-第一个数据集包含硬粒小麦的视频;第一个视频中是玻璃硬粒小麦，第二个视频中是淀粉硬粒小麦，第三个视频中是异物(杂质)，第四个视频中是它们的混合物。-第二个数据集包含硬粒小麦的视频帧图片;第一个文件夹是玻璃质硬粒麦粒图像，第二个文件夹是淀粉质硬粒麦粒图像，第三个文件夹是异物(杂质)，第四个文件夹是它们的混合物，第五个文件夹是第四个文件夹中框架图像的标记图像。
2022-12-22 18:30:53
983.11MB
1、剪刀检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO算法剪刀检测；
2、目标类别名：scissors；
3、数量：975
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087
2022-12-20 11:27:29
135.1MB
1、滑板检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO算法滑板检测；
2、目标类别名：skateboard；
3、数量：3603
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876
2022-12-20 11:27:28
514.54MB
1、水槽检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO算法洗手盆检测；
2、目标类别名：sink；
3、数量：4865
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087
2022-12-20 11:27:28
627.69MB