【目标检测】绝地求生中游戏人物检测数据集9043张YOLO+VOC格式.docx

石榴病害检测数据集VOC+YOLO格式2356张4类别.docx

在信息技术迅猛发展的今天，机器学习和人工智能的深入应用已经成为推动各个行业进步的重要力量。其中，计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，在图像识别、目标检测等领域展现出了巨大的潜力和应用价值。X光安检技术作为保障公共安全的重要手段，其背后的数据集处理和算法优化尤为关键。OPIXray数据集的出现，为这一领域的研究和应用提供了宝贵资源。 OPIXray数据集原本可能是一个包含X光安检图像的数据集，这些图像涵盖了各种物品在经过X光扫描后的图像信息。由于X光图像具有独特的特征和识别难点，例如穿透力强导致的图像重叠和特征模糊等，因此需要特定的算法来进行有效的目标检测和识别。 将OPIXray数据集转换为VOC格式，意味着这些数据集已经按照Pascal VOC格式进行了结构化处理。Pascal VOC是计算机视觉领域广泛使用的一种图像标注和数据集格式，它包含了图像文件、相应的标注文件以及用于训练和测试的图像信息。通过这种格式化，可以方便地运用各种机器学习框架和工具进行进一步的处理和分析，这对于目标检测模型的训练至关重要。 而VOC格式到YOLO格式的转换，则是将数据集适配于YOLO（You Only Look Once）这一流行的实时目标检测系统。YOLO因其速度快、准确率高而广泛应用于安防监控、自动驾驶等需要快速准确目标检测的场合。YOLO将目标检测视为一个回归问题，直接在图像上预测边界框和类别概率，与其他检测方法相比，YOLO模型在保证准确度的同时大幅提高了检测的速度。 因此，OPIXray数据集的VOC到YOLO格式转换工作，实际上为相关研究者和开发者提供了一个便捷的途径，使他们可以直接利用现有的YOLO模型和算法对X光安检图像进行目标检测，从而提高检测系统的性能和可靠性。这项转换不仅有助于提升现有技术的效率，也为未来技术的优化和创新奠定了基础。 与此同时，随着深度学习技术的不断进步，对数据集的要求也越来越高。数据集的质量、多样性和标注准确性直接影响了机器学习模型的性能。因此，OPIXray数据集在经过转换和优化后，可以更好地服务于深度学习模型的训练，帮助相关算法更好地学习到X光图像中的特征表示，进而提高目标检测的准确率和可靠性。 值得注意的是，在使用这些数据集进行研究和开发时，还应当注意保护个人隐私和数据安全。由于X光安检图像可能涉及敏感信息，研究和应用时必须遵循相应的法律法规，确保个人信息不被泄露，防止数据被滥用。 OPIXray数据集的VOC格式转换为YOLO格式，不仅为X光安检领域的研究者提供了一个高效便捷的工具，也为这一领域的技术进步和应用拓展奠定了坚实的基础。随着未来技术的进一步发展，我们有理由相信，X光安检技术将在保障公共安全方面发挥更加重要的作用。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144168985 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1794 标注数量(xml文件个数)：1794 标注数量(txt文件个数)：1794 标注类别数：12 标注类别名称:["Anticarsia_gemmatalis","Coccinellidae","Diabrotica_speciosa","Edessa_meditabunda","Euschistus_heros_adulto","Euschistus_heros_ninfa","Gastropoda","Lagria_villosa","Nezara_viridula_adulto","Nezara_viridula_ninfa","Rhammatocerus_schistocercoides","Spodoptera_al

标签类别：names: ['bubble', 'petrol'] 资源文件内包含：资源图片数据集，YOLO格式的标注文件，data.yaml是数据集配置文件。 训练集和验证集已经完成划分！！！ 道路油污识别是城市交通管理和环境保护中的重要任务。油污不仅影响道路的清洁度和美观度，还可能对车辆行驶安全构成威胁。然而，传统的油污检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时、成本高，而且结果的准确性和可重复性差。因此，开发一种自动化、智能化的油污识别系统显得尤为重要。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中。

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别.docx

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144149641 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4195 标注数量(xml文件个数)：4195 标注数量(txt文件个数)：4195 标注类别数：1 标注类别名称:["damaged"] 每个类别标注的框数： damaged 框数 = 8357 总框数：8357 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144276115 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1005 标注数量(xml文件个数)：1005 标注数量(txt文件个数)：1005 标注类别数：4 标注类别名称:["blossom","green","ripe","young"] 每个类别标注的框数： blossom 框数 = 539 green 框数 = 4045 ripe 框数 = 7701 young 框数 = 4581 总框数：16866 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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

基于VOC_2006与VOC_2012数据集的裁剪梳理，提取出来的牛（cow)单一种类的目标检测数据集（包含613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。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144195908 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：419 标注数量(xml文件个数)：419 标注数量(txt文件个数)：419 标注类别数：10 标注类别名称:["bypass_diode","bypassed_substrings","defect_string","hot_module","hotspot","open_circuit-","overheated_connection","pid","reverse_polarity","suspected_pid"]