异物碎片(FOD)检测在机器学习和计算机视觉领域引起了越来越多的关注。介绍了一个名为FOD in Airports (FOD-A)的FOD图像数据集。FOD-A还提供了标记的环境条件。因此，每个注释实例进一步分为三个光照级别类别(明亮、昏暗和黑暗)和两个天气类别(干燥和潮湿)。 标注格式为：YOLO、VOC 包含31个类别，分别是： Battery Bolt BoltWasher ClampPart MetalPart Cutter PlasticPart LuggageTag Nail Pliers Label Washer Wrench FuelCap Nut MetalSheet Hose AdjustableClamp AdjustableWrench BoltNutSet Hammer LuggagePart PaintChip Pen Rock Screw Screwdriver Wire SodaCan Tape Wood

该数据集可参考之前博文关于训练DBNet网络文本检测，包含了几个不同的自然场景下文本数据集，且代码中包含不同数据集的训练

1.遥感数据集，方便入门学习。 2.RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是936张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

深度学习草莓成熟度检测数据集，不同时期的草莓图像以及标注文件，包含成熟，生长，花期三类标签

目标检测下矿车数据集，包含原图和xml格式标签

yolov5-obb旋转目标检测直接运行版，只需配置好虚拟环境就可直接运行，包含部分demo数据集

更多项目《行人检测(人体检测)》系列文章请参考： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

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。

YOLO目标检测数据集xml格式转txt格式，一键运行

显著性目标检测相当于语义分割中的二分类任务(包含背景) 项目里包含了DUTS数据集，对预处理transform的重新实现，利用混淆矩阵计算网络的性能，对预训练权重的迁移学习等等 对dataset的init方法重新编写的话，可以完成别的u2net的二分类任务