coco128数据集，用于yolo训练

目录结构如下： football_yolodataset ├─testset │ ├─images │ │ ├─Image601.jpg │ │ ├─Image610.jpg │ │ ├─Image611.jpg │ │ ├─...... │ │ │ │ └─labels │ │ ├─Image601.txt │ │ ├─Image610.txt │ │ ├─Image611.txt │ │ ├─...... │ │ │ └─trainset ├─images │ ├─10.jpg │ ├─11.jpg │ ├─12.jpg │ ├─...... │ │ └─labels ├─10.txt ├─11.txt ├─12.txt ├─......

使用了labelimg进行了人和瓶子的区分（YOLO格式）可免费使用。 imgs为所有图片数据集 labels为所有标准好的txt标签文件 未将数据集进行划分（可根据个人需求进行比例划分）

基于tensorflow实现的yolov1，可以直接运行。

YOLO-V5在合作研究中对肺炎图像进行定位和分类 使用Ultralytics的对象检测模型YOLO-V5对自定义图像进行定位和分类 该存储库包含在colab中实现YOLO-V5的实现，以检测和分类肺炎和正常图像 用于此模型的数据来自以下链接（ ） Yolo_v5_Data_Preparation.ipynb-该文件包含所有必要步骤，可将我们的数据集转换为适合YOLO-V5实施的格式 我们必须克隆YOLO-V5的git存储库 YOLO_V5_Training.ipynb-此文件包含在图像上运行YOLO-V5训练所必须执行的操作和步骤 最后，YOLO_V5_Inference.ipynb-在这里，我们根据训练中保存的权重预测并验证模型结果 将来，我计划使用YOLO-V5添加印度卢比检测和分类

1、手提袋检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了VOC和YOLO格式，即txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO手提袋检测；共有两部分，这里是第二部分数据 2、目标类别名：handbag； 3、数量：7133； 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087

适用于yolo算法训练的数据集，和我的博客里面的教程配套，感兴趣的可以下载根据教程一步步操作一下。

这是python语言的转化标签的脚本，适用于整理检测数据集标签的形式

这是python语言写的转化脚本，使用于整理各种检测数据集的标签形式；

1、汽车检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了VOC和YOLO格式，即txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO汽车检测；共有两部分，这里是第二部分数据 2、目标类别名：car； 3、数量：4886 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087