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)：1287 标注数量(xml文件个数)：1287 标注类别数：1 标注类别名称:["panda"] 每个类别标注的框数： panda count = 1508 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无

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)：2872 标注数量(xml文件个数)：2872 标注类别数：1 标注类别名称:["chicken"] 每个类别标注的框数： chicken count = 5003 标注规则：对类别进行画矩形框

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)：1425 标注数量(xml文件个数)：1425 标注类别数：1 标注类别名称:["butterfly"] 每个类别标注的框数： butterfly count = 1483 标注规则：对类别进行画矩形框

铁路周边电气设备目标检测图像数据集（1904张图像，VOC标签，5类目标）.txt

自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。提供的下载方式为百度网盘，下载文件中有下载的链接地址，请放心下载。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。

工业园区VOC源排放智能监控管理系统

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \ --ann_ids /path/to/annotations/ids/list.txt \ --labels /path/to/labels.txt \ --output /pat

使用yolo进行口罩检测 里面包含口罩目标检测数据集（已标注好，VOC格式） xml文件和jpg文件都放在文件夹中，可以根据自己格式进行运行

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x光安检图像检测数据集（7500多张图像，VOC标签）.zip