1.遥感数据集，方便入门学习。 2.RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是936张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

目标检测下矿车数据集，包含原图和xml格式标签

yolov5-obb旋转目标检测直接运行版，只需配置好虚拟环境就可直接运行，包含部分demo数据集

基于coco_2014与VOC_2017数据集为基础，提取出来的牛（cow)单一种类的目标检测数据集（包含4110张各种场景下的cow图片），可用于cow的目标检测识别，以及cow的个体统计。格式符合yolo系列的（voc)格式，可以直接使用。

YOLO目标检测数据集xml格式转txt格式，一键运行

显著性目标检测相当于语义分割中的二分类任务(包含背景) 项目里包含了DUTS数据集，对预处理transform的重新实现，利用混淆矩阵计算网络的性能，对预训练权重的迁移学习等等 对dataset的init方法重新编写的话，可以完成别的u2net的二分类任务

行人目标检测数据集，包含xml、图片、txt标签。数据集大小一个400多M，一个100多M。

1.遥感数据集，方便入门学习。 2.HRSID一共有13个类别，分别是：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船、存储罐、丁字路口、网球场、汽车。上传的只有一个类别，船ship类。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是原5604张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

猪（pig）目标检测数据集，yolo格式的，可以直接用来yolo系列的训练，不需要进行再次转化，直接修改相应的yaml配置文件，即可使用。

交通灯识别检测数据集(含voc和yolo格式标签)（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 交通灯识别检测、自动驾驶等 【数据集说明】： 交通灯识别检测数据集，一共7953张图片，背景丰富，多样性充足，目标分布均匀，标注精准，算法拟合较好，质量可靠。该数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）。类别名称为[“Traffic_Light”]，多种目标检测算法可直接使用。