该数据集是鸟巢数据集，都是采集与变电站+输电线路+其他场景的鸟巢高清图片，一共近1700多张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。数据集标注格式为xml格式，如果需要转换txt，可私信我，我发给你转换脚本。同时，在该资源中，我已经上传了yolo v5的项目，可以直接用该数据集进行训练，减少了再去找训练文件的时间。购买之后，可手把手进行训练辅助教学。喜欢的可以看看~~

国内常见的20类花卉

内容概要：各种类型的车辆图片以及相对应标注过的标签，标签的格式是xml格式。 适用人群：需要做车辆识别的需要数据集的用户

多场景抽烟数据集，可用于多个场景，内有两千多张以及标注好的xml，可用于深度学习。

labelme深度学习数据集制作工具，语义分割，目标检测，关键点检测

本人将该数据集作为rcnn进行路面车道线，车辆以及裂缝检测的训练数据集，标注不易

用于深度学习框架的植物病虫害数据集

本数据集总共涵盖了18848张图片，其中训练数据图片14683张，测试数据图片4165张，图片均带有标签。 总共分为4个大类40个小类，每类均有200+以上图片。 内赠博主训练好的模型(采用此数据集训练)gab.ms文件，是采用残差神经网络进行训练，准确率稳定在95%以上。 模型导入建议，将.ms文件置于resources/rawfile目录下(DevEco stduio)或者main/assets/model目录下(Android studio) 我是采用cmake将模型编译成so库后进行第三方so库导入到app里面的(没错，就是在Android生成so库，再导入到harmony应用来的，T_T) 有任何问题欢迎私信我哦^_^

jpg图像 & xml标记文件

适用于目标检测，共有853张口罩图片，标签格式为.xml，未划分训练集和验证集，可以根据自己的需求进行划分。