1、YOLO鲜花检测数据集，使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的鲜花目标检测；数据场景丰富；包含桃花、梨花和玫瑰花三种类别 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLO昆虫检测数据集，1000多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的昆虫目标检测；数据场景丰富；包含蝴蝶、蚂蚱、蟑螂等5种昆虫 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLO红外船只目标检测数据集，6000多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的红外船只目标检测；数据场景丰富；类别为liner、sailboat、warship、canoe、bulk carrier、container ship、fishing boat七个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLO二维码目标检测数据集，近2300多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的二维码目标检测；目标类别名为QR_code，数据场景丰富，大部分图片中包含有多个二维码目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧。行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片

1、YOLO道路交通标志检测数据集，近900张使用lableimg软件标注软件标注好的真实场景的数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测；目标类别名为trafficlight；speedlimit；crosswalk；stop共四个类别 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

常用高光谱异常检测数据集abu

Kaggle交通检测数据集测试集

其中包含train4104张，val 375张，test 371张，以及相应的text文本标注，包括类别，和烟的坐标。内容为抽烟图片，格式对标yolov5，改一下路径和类别即可直接执行训练。