棉花病害检测数据集YOLO8 许可证：CC BY 4.0 此数据集是，棉花病害检测数据集YOLO8，共1024张图片，为模型可推广性创建新的对象检测基准的倡议。

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。

本数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测，提供了各种类型缺陷的图像样本，这些缺陷在可见光下有划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪等，在红外光下有热斑以及二极管短路等。旨在帮助研究者开发更精确的缺陷检测算法，提高光伏电池板和太阳能电池板的性能和寿命。 数据集特点： 全面性：本数据集包含了各种类型的缺陷，覆盖了实际应用中可能遇到的各种情况。 多样性：数据集中的图像分别在可见光和红外光下采集，增加了缺陷检测的难度和挑战性。 真实性：所有图像均来源于真实场景，缺陷尺寸、形状、颜色等特性与实际情况相符。 标注完整：每个缺陷样本都有详细的标注信息，包括缺陷类型、位置、大小等，方便研究者进行训练和测试。 应用领域：本数据集适用于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测算法研究和开发，也适用于计算机视觉和深度学习领域的相关研究。

数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256 跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738 跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824 跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838

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

NSL-KDD 入侵检测数据集.rar

垃圾检测数据集，2000张，共5类

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

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