VOC在线监测管理系统

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 对应的模型文件 包含文件: models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_300x300.tar.gz models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512.tar.gz

内容概要：python脚本划分训练集测试集。可以把coco、voc格式的数据转换成yolo系列数据。经过大量实践验证无bug 源代码：python脚本 适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员 能学到什么：可以快速出效果。节省你的时间 备注：如遇问题，随时联系我。

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：6460 标注数量(xml文件个数)：6460 标注类别数：2 标注类别名称:["smoke","fire"] 每个类别标注的框数： smoke count = 7901 fire count = 11066 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：本数据集对图片中烟雾和明火进行2个类别标注，其中烟雾类型有交通事故，森林火灾，建筑失火，柴木生火等，明火有蜡烛，柴火，火灾类型，奥运火炬等 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

1、yolo算法4类水果检测数据集，类别为香蕉、苹果、橘子、草莓，标签格式为VOC和YOLO两种格式，数据质量高，都是采集真实的各种场景的数据，使用lableimg标注软件标注，标注框质量高 2、 数量： 700+ 3、可以直接用于yolo算法水果识别

电网变电站安全作业行为规范检测-绝缘手套佩戴检测（数据集1,600张图像，VOC,YOLO两类标签）.txt

电网变电站安全作业行为规范检测-绝缘手套佩戴检测（数据集2,600张图像，VOC,YOLO两类标签）.txt

电网变电站安全作业行为规范检测-绝缘手套佩戴检测（数据集3,700张图像，VOC,YOLO两类标签）.txt

电网变电站安全作业行为规范检测-绝缘手套佩戴检测数据集4,（700张图像，VOC,YOLO两类标签）.txt

仪表类（指针）检测数据集 800张左右 VOC格式 可直接用于实际项目，数据均为实际项目中采集 总大小1G左右 目标检测-yolo- 深度学习