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

钢材表面缺陷检测数据集：NEU-DET 1.包含YOLO模型所需处理好的.txt标签labels文件，已测试； 2.包含所有1800张原始图片及标签xml文件。

其中包含5000多张图片，以及相应的text文本标注，包括类别，和烟的坐标。内容为抽烟图片，格式对标yolov5.6.2，修正一下路径和类别即可直接执行训练。

用于车牌识别、车牌检测，数据集已标好。 图片是全jpg格式，标签是polygon多边形目标框的json格式，四个点分别在车牌的四个角，贴合不同角度的车牌。 数据集一张一张人工过滤掉不清晰图片、处理有歧义区域，可直接进行字符识别。 若需要不同格式的标签可以私信我进行转换，如果需要rectangle矩形目标框的json格式也可以私信我转换。

交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

在下一篇文章中，我们将预处理要输入到机器学习模型的数据集。

输电线上鸟巢检测数据集