1、YOLO环形编码标记物检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

YOLOV7-人脸口罩检测数据集

火灾烟雾检测数据集

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。

Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.

项目包含：路面缺陷检测数据（4类别），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为600*600的RGB图片，数据集道路上的缺陷检测 【数据集介绍】路面缺陷图像数据，4类别：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞、不规则裂缝 【数据总大小】74 MB 数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train：841张图片和841个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：231张图片和231个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4类别的具体类别信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

这个是从网上整理的资源，用于目标检测的摔倒检测数据集，格式是voc数据格式。 由于是网上整理的数据集，用于学习和研究。

目标检测coco128数据集

train: ./data/VOC2007/train.txt # 16551 images val: ./data/VOC2007/test.txt # 4952 images # number of classes nc: 1 # class names names: ['air']