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鱼是否新鲜检测数据集,鱼是否新鲜检测数据集
鱼是否新鲜检测数据集,该数据集共包含40张图像,其中20张是新鲜鱼的图像,20张是非新鲜鱼的图像。新鲜的鱼有以下特征:黑眼睛的瞳孔和透明的眼角膜非常突出。鱼鳃呈暗红色,不分泌粘液。肉质有弹性(有嚼劲),压紧时很密。皮肤表面的粘液是透明无色的。同时,非鲜鱼有以下特点眼睛的瞳孔看起来很浑浊。鱼鳃的颜色看起来是棕色的。肉质柔软。开始难闻了。
2022-12-23 15:28:03
2.26MB
鱼
新鲜
数据集
1
足球场内足球自动检测数据集
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
足球场
足球
检测
数据集
Visdrone-2019提取Car类,并转换为YOLO格式,可直接训练
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 由于上传文件大小限制原因,内含网盘链接与提取码,请自行下载
2022-12-23 09:27:28
75B
目标检测
Visdrone_2019
小目标检测数据集
车辆检测
1
薯片质量检测数据集,分为无缺陷和有缺陷2个文件夹
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
薯片
质量
检测
数据集
汽车配件设备装备图像检测数据集
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
汽车
配件
部位
深度学习
小麦种子品质图像检测数据集
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
小麦
种子
品质
图像
YOLO红外车辆行人检测数据集
红外车辆行人检测数据集,几千张带VOC格式和YOLO格式标签的红外数据集
2022-12-22 18:30:50
268.3MB
YOLO红外车辆行人检测数据‘
车辆行人红外数据集
红外数据集
YOLO汽车car检测数据集 xml格式 可用于目标检测实验
共100多张高清图片和对应的图像xml汽车坐标
2022-12-20 19:24:55
4.07MB
深度学习
yolo
图像
数据集
1
剪刀检测数据集+VOC格式标签
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
剪刀检测数据集
滑板检测数据集+VOC格式标签
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
滑板检测数据集
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