这个是从网上整理的资源，用于目标检测的摔倒检测数据集，格式是voc数据格式。 由于是网上整理的数据集，用于学习和研究。

voc 控制mppt控制pv

智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 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

煤气罐检测数据集（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 智慧社区、智能安防、煤气罐识别检测告警等 【数据集说明】： 煤气罐检测数据集，一共1071张图片，数据背景较丰富，目标有大有小，各种角度，分布均匀，数据整体多样性较充足，标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，目标框精准，算法拟合不错，数据质量可靠。

包含自行车图片227张

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

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)：3026 标注数量(xml文件个数)：3026 标注类别数：1 标注类别名称:["pothole"] 每个类别标注的框数： pothole count = 8174 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 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

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。