道路车辆检测图像数据集_含21种各种不同的车辆类型+3004张高质量真实场景道路车辆图片+已做YOLO格式标注_可用于深度学习算法训练

内含8000多张图像，利用labelimg对其进行了标注，各类标签数目：789个（表计读数有错）；523个 （表计外壳破损）；883个   （异物_鸟巢）；383个 （操纵箱箱门闭合异常） ；362个 （开关柜已闭合；654个  （盖板破损） ；729个 （异物_挂空悬浮物）；1174个（呼吸器_硅胶变色）；869个 （表计表盘模糊）；410个  （绝缘子破裂）；723个 （表计表盘破损）；833个（渗漏油_地面油污）；567个   （未穿戴安全帽）；815个    （未穿工装）；106个（呼吸器_硅胶体破损）；607个（吸烟） 上传大小有限，此为网盘下载链接

在IT领域，目标检测是一项关键的技术，特别是在遥感图像分析中。遥感图像数据集是进行这类任务的基础，它提供大量的图像以及相应的标注信息，帮助机器学习算法学习和理解目标的特征，进而实现准确的定位和识别。在这个特定的数据集中，我们看到它专为yolov5模型进行了优化，yolov5是一款高效且流行的深度学习目标检测框架。 我们需要了解目标检测的基本概念。目标检测是计算机视觉领域的一个子任务，它的目的是在图像中找出特定对象并确定它们的位置。这涉及到分类（识别是什么）和定位（确定在哪里）两个步骤。遥感图像目标检测则更具有挑战性，因为这些图像通常包含广阔的地理区域，图像中的目标可能有各种大小和形状，且受到光照、云层、遮挡等因素的影响。 接着，我们来看这个数据集的结构。它分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习中常见的数据划分方式。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集则用于评估模型的泛化能力。1400张图像的数量对于训练深度学习模型来说是相当可观的，能提供足够的样本来学习复杂的特征。 数据集已经处理为适用于yolov5的格式。yolov5是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，它以其快速的推理速度和良好的检测性能而闻名。YOLO系列模型采用了一种单阶段的检测方法，直接从图像中预测边界框和类别概率，简化了传统两阶段检测器的复杂流程。对于遥感图像，yolov5可能已经针对小目标检测进行了优化，因为遥感图像中的物体往往比普通相机图像中的小得多。 在使用这个数据集时，你需要将`datasets`这个压缩包解压，里面应包含训练、验证和测试集的图像及其对应的标注文件。标注文件通常是以XML或JSON格式，记录了每个目标的边界框坐标和类别信息。这些信息将与yolov5的训练流程相结合，通过反向传播更新网络权重，以最小化预测结果与真实标注之间的差异。 在训练过程中，你可以使用yolov5提供的工具和脚本，如`train.py`，设置超参数如学习率、批大小、训练轮数等。同时，验证集上的性能可以用来决定何时停止训练，避免过拟合。使用测试集评估模型的最终性能，衡量指标可能包括平均精度（mAP）、召回率、精确率等。 这个"用于目标检测的遥感图像数据集"提供了丰富的资源，适合研究和开发遥感图像目标检测的应用。结合强大的yolov5框架，可以构建出高效且准确的目标检测系统，应用于城市规划、灾害监测、环境监控等多个领域。

输电线路绝缘子红外图像，数据集内含6000多幅绝缘子红外图像，并利用labelimg软件对其进行了标注，标签类别为insulator（绝缘子），标签类型为yolo（txt）格式，有问题加Q：2954644583

药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码

黄瓜病害图像数据集，高清的黄瓜病害，文件大小为537兆。Cucumber Disease Recognition Dataset

这个数据集包含了从地面拍摄的云的图像。 文件包含了训练集和测试集，数据包含了11种类别的2543张云层图片。

1、道路裂缝图像数据集，真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg 2、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等

数据内容为168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式