CCPD2019车牌数据集，10000张图片，已制作YOLO格式标签，可以直接训练

数据集样本数量为1532，所有图片已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式，其中YOLO TXT 格式的已划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO小目标检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）

yolov5口罩规范佩戴数据集，口罩检测，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！

yolo格式的口罩数据集 在我们的日常生活生产中，一些对安全和卫生有要求的车间，戴口罩是一个不可或缺的要求。为了保证生产车间的安全，确保车间的规则落实到位，我们引入了口罩检测，从而提醒员工派戴口罩

这个数据集里包含了大约1000张的图片，有image、labels两个文件夹，也有yolo训练需要的txt文件，包含了自己生成目录的算法，你可以更该自己的路径。来满足自己的实验要求，下载下来即可做实验，方便快捷，如果你有什么不懂的地方，也可以私信问我。希望这个数据集能帮到你。口罩还是日常出行需要佩戴的，很多大型公共场所仍然需要佩戴口罩才能进入。mask，yolov5，dataset，format.

内容概要：9198张苹果目标检测数据集，采用的yolo格式（txt），类别名是0，非常方便训练，数据属本人苦心整理而得，放到机子里就能跑。只有苹果一类数据，不过数据包含多种环境下的苹果，训练出来的模型效果较好。

NWPU VHR-10数据集包含800个高分辨率的卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的，然后由专家手动注释。数据集分成10类（飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁和车辆）。