1、卡车检测数据集，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卡车检测；共有两部分，这里是第二部分数据
2、目标类别名：truck；
3、数量：6377
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087
2022-12-26 19:31:37
354.62MB
1、凳子检测数据集，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凳子检测；共有两部分，这里是第二部分数据
2、目标类别名：bench；
3、数量：5775
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087
2022-12-26 19:31:36
347.6MB
1、饭碗餐盘检测数据集，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饭碗餐盘检测；共有两部分，这里是第二部分数据
2、目标类别名：bowl；
3、数量：7425
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087
2022-12-26 19:31:35
355.5MB
杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹，
杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹，
杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹，
2022-12-23 15:27:57
251.46MB
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
1