每个文件对应一种数据集的解析，解析格式按照yolov5训练集的格式生成，可以根据个人文件的位置修改相应路径，亲测可行，代码逻辑较简单。

PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12,416 张停车场图像。有晴天、阴天和雨天的图像，停车位被标记为已占用或空置。 通过在原始数据集的旋转矩形注释周围封闭一个边界框，将原始注释转换为各种标准对象检测格式。 学生私聊我留下邮箱及数据集名称，可免费发送，回复可能没那么及时请见谅！

YOLOv5数据集划分

数据结构特点如下： data --test/images --test/labels --train/images --train/labels --val/images --val/labels

YOLOV5数据集

yolov5预训练模型和数据集

yolo安全帽佩戴检测数据集 Introduction SHWD provide the dataset used for both safety helmet wearing and human head detection. It includes 7581 images with 9044 human safety helmet wearing objects(positive) and 111514 normal head objects(not wearing or negative). The positive objects got from goolge or baidu, and we manually labeld with LabelImg. Some of negative objects got from SCUT-HEAD. We fixed some bugs for original SCUT-HEAD and make the data can be directly loaded as normal Pascal VOC format. Also

YOLOv5 人脸口罩图片数据集.rar

保证良心，4000张训练集数据+1000张验证集数据，分为Up,Down,Squat三种姿态。一共5000个图像数据集，比那些动辄100块的数据集又没几张图片来的好。VOC验证集中缺少200张左右，可以自己从YOLO格式转过来，YOLO数据格式是全的。有些图片中没有人体目标,所以label文件会比训练集和验证集少几张是正常情况。

yolov5模型中最小数据集，可在笔记本上进行使用从Google网盘下载，模型训练r pytorch模型 yolov5模型,体积最小，速度最快的数据集。