红绿灯检测数据集，该数据集基于CCF BDCI，用于红绿灯检测，该数据集包含2600个人工标记的红绿灯类别和颜色标签。红绿灯类别包括9类 红绿灯检测数据集，该数据集基于CCF BDCI，用于红绿灯检测，该数据集包含2600个人工标记的红绿灯类别和颜色标签。红绿灯类别包括9类

本数据集为摔倒检测数据集，标注格式为VOC 目标检测框，格式XML，数量为1440

智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考： （1）智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 （2）智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 （3）智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 （4）智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.c

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。

猪（pig）目标检测数据集，yolo格式的，可以直接用来yolo系列的训练，不需要进行再次转化，直接修改相应的yaml配置文件，即可使用。

手工标注行人检测数据集，图片为jpg，共485张，xml485个。

汽车价格离群值检测数据集

交通灯识别检测数据集(含voc和yolo格式标签)（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 交通灯识别检测、自动驾驶等 【数据集说明】： 交通灯识别检测数据集，一共7953张图片，背景丰富，多样性充足，目标分布均匀，标注精准，算法拟合较好，质量可靠。该数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）。类别名称为[“Traffic_Light”]，多种目标检测算法可直接使用。

回想一下今天早上：关掉闹钟，穿上衣服，刷牙，煮咖啡，喝咖啡，然后在上班时锁上门。现在想象一下，不用手再做所有这些事情。 由于截肢或神经系统残疾而失去手功能的患者每天都会意识到这一现实。使用脑机接口（BCI） 修复设备恢复患者执行这些日常基本活动的能力，这将大大提高患者的独立性和生活质量。当前，尚无现实，负担得起或低风险的选择，可帮助神经系统残疾的患者直接控制外部假肢与他们的大脑活动。 脑电图信号是从人的头皮上记录下来的，是由大脑活动诱发的。大脑活动和脑电图信号之间的关系是复杂的，除了特定的实验室测试之外，人们对其知之甚少。提供负担得起的、低风险的、无创的BCI设备依赖于解释脑电图信号的进一步发展。 这项比赛要求你使用从健康受试者进行这些活动时获取的脑电图数据来识别手何时在抓取、举起和替换物体。更好地了解脑电图信号与手部动作之间的关系对于开发BCI设备至关重要，该设备将使神经功能障碍患者能够更自主地在世界上移动。 Grasp-and-Lift EEG Detection_datasets.txt

工业仪表分割数据集， 可直接用于实际项目，数据均为实际项目中采集