数据集格式：Pascal VOC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)：184 标注数量(xml文件个数)：184 标注数量(txt文件个数)：184 标注类别数：1 标注类别名称:["Crocodile"] 每个类别标注的框数： Crocodile 框数 = 194 总框数=194 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

分为真实场景和SD生成场景 真实场景： 数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：494 标注数量(xml文件个数)：494 标注类别数：2 标注类别名称:["huapo","luoshi"] 每个类别标注的框数： huapo count = 183 luoshi count = 351 SD场景： 数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：497 标注数量(xml文件个数)：497 标注类别数：1 标注类别名称:["luoshi"] 每个类别标注的框数： luoshi count = 514 数据集介绍地址：bilibili.com/video/BV1Ss4y1i7XZ

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。

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。

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 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

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

yolo车辆检测，昏暗车辆检测，pyqt，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：可添加继电器或者文字报警，可统计数量 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

行人目标检测数据集，包含xml、图片、txt标签。数据集大小一个400多M，一个100多M。

内容概要：包含了2385张图片（图片中含有烟头）和split_data.py、xml2txt.py、data.yaml三个文件

数据集格式：Pascal VOC格式(仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：5156 标注数量(xml文件个数)：5156 标注类别数：1 标注类别名称:["fe"] 每个类别标注的框数： fe count = 7762 使用标注工具：labelImg