1、YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，图片格式为jpg。数据场景丰富，分为训练集和验证集。 2、使用lableimg标注软件进行标注，标注框质量高，标签格式为VOC格式（即xml标签）。这些标签可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源，本数据集包括近距离铁道病害图像，如需更多相关数据集，请评论，作者会第一时间放出供学者研究。

数据集标注软件labelimg，基于python的安装包，同时也有打包好的exe文件，对于新手可以直接运行，目标检测领域数据集标注的不二选择。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于yolov数据集仅训练数据集和测试训练集加一起一共1000张图片，大部分的图片背景为白色，有少部分的背景干扰，有需要的可以下载测试。

主要用来监督学习图像数据集的标注，生成XML文件。无需配置环境，下载即可运行。两个标注工具，供参考。

涵盖输电线上多种异物，气球，风筝，塑料袋等。。已经标注完成。

含xml/txt可直接训练

由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为训练集标注文件，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502