x光安检图像检测数据集（7500多张图像，VOC标签）.zip

1、YOLOv3吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，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，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、包含yolov3和YOLOv3_tiny两种训练好的模型 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，代码是python的

银行卡号文本检测数据集，共有3000多张银行卡图片，可用于PaddleOCR等其他文本检测模型训练。

1、YOLOV5吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，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，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、qt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

原始数据来源于开源数据集AIZOO，标注了戴口罩人脸和不戴口罩人脸两个目标类别，可用于口罩人脸检测。原数据集的标签文件是.xml格式的，经过筛选整理后改成了YOLO适用的.txt文件，可直接用于YOLO系列算法训练。共7872张带人脸的图像，训练集中有6057张，测试集中1815张。

1、吸烟行为检测数据集，5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，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系列的吸烟行为检测；目标类别名为smoke； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

采用python-flask框架开发，基于B/S方式交互，支持多人同时标注

144M 医护目标检测数据集 已处理为YOLO格式，可直接训练发paper train(684张) val(300张) test(29张) 包含训练记录

1.voc车辆检测数据集，可直接训练，数据已经处理 2.2000张主要包括：轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车

工程车辆数据集 （挖掘机 ）已标注完成 有700张左右 voc数据集 深度学习 目标检测 有需要其他格式的可以私信我