imagenet_labels.txt是imagenet 1001个类别的标签文件，每行对应1个类别。 load_labels.py可以读取imagenet_labels.txt, 得到一个存储各类别的python列表，可以用索引查看对应类别名称。例如，前20个类别的名称为 ['background', 'tench', 'goldfish', 'great white shark', 'tiger shark', 'hammerhead', 'electric ray', 'stingray', 'cock', 'hen', 'ostrich', 'brambling', 'goldfinch', 'house finch', 'junco', 'indigo bunting', 'robin', 'bulbul', 'jay', 'magpie']

1、领带检测数据集，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算法领带检测； 2、目标类别名：tie； 3、数量：3955 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、电视检测数据集，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算法电视检测； 2、目标类别名：tv； 3、数量：4768 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、牙刷检测数据集，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算法牙刷检测； 2、目标类别名：toothbrush； 3、数量：1041 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、花瓶检测数据集，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算法花瓶检测； 2、目标类别名：vase； 3、数量：3730 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、烤面包机检测数据集，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算法靠面包机检测； 2、目标类别名：toaster； 3、数量：225 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、厕所检测数据集，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算法厕所洗手间检测； 2、目标类别名：toilet； 3、数量：3502 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、雨伞检测数据集，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算法雨伞检测； 2、目标类别名：umbrella； 3、数量：4142 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、网球拍机检测数据集，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算法网球拍检测； 2、目标类别名：tennis racket； 3、数量：3561 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、冲浪板检测数据集，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算法冲浪板检测； 2、目标类别名：surfboard； 3、数量：3635 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876