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高空远距离小目标航拍人车自行车检测数据集VOC+YOLO格式8625张10类别
标注类别名称:["awning-tricycle","bicycle","bus","car","motor","pedestrian","people","tricycle","truck","van"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注数量(txt文件个数)：8625。原创 2024-11-13 07:49:00 · 348 阅读 · 0 评论 -
[数据集][目标检测]行人乱丢垃圾检测数据集VOC+YOLO格式3264张2类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO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)标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["person","trash"]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。图片数量(jpg文件个数)：3264。标注数量(xml文件个数)：3264。标注数量(txt文件个数)：3264。原创 2024-11-01 10:48:29 · 173 阅读 · 0 评论 -
城市道路井盖破损丢失目标检测数据集VOC+YOLO格式1377张4类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["jg","jg_ds","jg_nd","jg_ps"]数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)图片数量(jpg文件个数)：1377。标注数量(xml文件个数)：1377。标注数量(txt文件个数)：1377。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-29 08:43:44 · 188 阅读 · 0 评论 -
快递包裹纸箱检测数据集VOC+YOLO格式395张2类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["kuaididai","zhixiang"]图片数量(jpg文件个数)：395。标注数量(xml文件个数)：395。标注数量(txt文件个数)：395。kuaididai 框数 = 46。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-28 17:14:51 · 643 阅读 · 0 评论 -
邮件盒快递盒子检测数据集VOC+YOLO格式1037张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。图片数量(jpg文件个数)：1037。标注数量(xml文件个数)：1037。标注数量(txt文件个数)：1037。标注类别名称:["post"]使用标注工具：labelImg。post 框数 = 1529。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-28 17:14:20 · 481 阅读 · 0 评论 -
皮肤病识别分类数据集23020张26类别
Scabies Lyme Disease and other Infestations and Bites 图片数：539。Hair Loss Photos Alopecia and other Hair Diseases 图片数：299。Poison Ivy Photos and other Contact Dermatitis 图片数：325。Herpes HPV and other STDs Photos 图片数：507。Acne and Rosacea Photos 图片数：1152。原创 2024-09-28 17:13:49 · 1144 阅读 · 0 评论 -
皮肤癌病变分类数据集2357张9类别
类别名称:["actinic_keratosis","basal_cell_carcinoma","dermatofibroma","melanoma","nevus","pigmented_benign_keratosis","seborrheic_keratosis","squamous_cell_carcinoma","vascular_lesion"]squamous_cell_carcinoma 图片数：197。basal_cell_carcinoma 图片数：392。原创 2024-09-28 17:13:18 · 296 阅读 · 0 评论 -
光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["crackle","invalid"]图片数量(jpg文件个数)：219。标注数量(xml文件个数)：219。标注数量(txt文件个数)：219。crackle 框数 = 345。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-28 17:12:43 · 365 阅读 · 0 评论 -
新冠肺炎CT胸透识别分类数据集4035张3类别
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分类存放。类别名称:["COVID-19","Normal","Viral-Pneumonia"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。Viral-Pneumonia 图片数：1345。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：4035。COVID-19 图片数：1345。Normal 图片数：1345。原创 2024-09-20 14:59:28 · 405 阅读 · 0 评论 -
猪脸检测数据集VOC+YOLO格式217张2类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。重要说明：数据集里面是手机拍摄的视频截取图片，里面的一只猪进行标注的，介意勿下载。标注类别名称:["pig","pigface"]图片数量(jpg文件个数)：217。标注数量(xml文件个数)：217。标注数量(txt文件个数)：217。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-20 14:58:47 · 486 阅读 · 0 评论 -
绵羊脸部绵羊品种分类数据集1680张4类别
类别名称:["marino","poll_dorset","suffolk","white_suffolk"]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分类存放。数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。white_suffolk 图片数：420。poll_dorset 图片数：420。图片数量(jpg文件个数)：1680。suffolk 图片数：420。marino 图片数：420。原创 2024-09-20 14:58:16 · 315 阅读 · 0 评论 -
手势分类数据集5790张10类别
类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]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分类存放。数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：5790。原创 2024-09-20 14:57:44 · 244 阅读 · 0 评论 -
水下垃圾检测数据集VOC+YOLO格式7666张13类别
标注类别名称:["bio","cloth","fishing","metal","paper","papper","plastic","platstic","rov","rubber","timestamp","unknown","wood"]格式：Pascal VOC格式+YOLO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)标注数量(txt文件个数)：7666。plastic 框数 = 6351。unknown 框数 = 170。原创 2024-09-20 14:57:14 · 501 阅读 · 0 评论 -
小麦穗检测数据集VOC+YOLO格式1691张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。图片数量(jpg文件个数)：1691。标注数量(xml文件个数)：1691。标注数量(txt文件个数)：1691。标注类别名称:["wheat"]wheat 框数 = 73810。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-20 14:56:34 · 409 阅读 · 0 评论 -
半导体晶圆缺陷图谱分类数据集25519张8类别
类别名称:["center","donut","edge-loc","edge-ring","loc","near-full","random","scratch"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。edge-ring 图片数：9680。edge-loc 图片数：5189。near-full 图片数：149。scratch 图片数：1193。center 图片数：4294。random 图片数：866。donut 图片数：555。loc 图片数：3593。原创 2024-09-18 10:01:40 · 684 阅读 · 0 评论 -
纸板缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1055张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。重要说明：纸板破损、起泡、划痕等一些缺陷。图片数量(jpg文件个数)：1055。标注数量(xml文件个数)：1055。标注数量(txt文件个数)：1055。标注类别名称:["defect"]使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-18 10:01:08 · 645 阅读 · 0 评论 -
轮胎X光缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1903张4类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)标注类别名称:["belt_cuobian","cords_defects","impurity","open"]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。图片数量(jpg文件个数)：1903。标注数量(xml文件个数)：1903。标注数量(txt文件个数)：1903。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-18 10:00:00 · 567 阅读 · 0 评论 -
喷粉缺陷检测数据集VOC+YOLO格式12926张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。图片数量(jpg文件个数)：12926。标注数量(xml文件个数)：12926。标注数量(txt文件个数)：12926。标注类别名称:["defect"]defect 框数 = 31990。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-18 09:59:26 · 457 阅读 · 0 评论 -
钢材表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2280张10类别
标注类别名称:["chongkong","hanfeng","shuiban","siban","yahen","yaozhed","yiwu","youban","yueyawan","zhehen"]格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注数量(txt文件个数)：2280。youban 框数 = 569。原创 2024-09-17 09:42:03 · 460 阅读 · 0 评论 -
药丸的缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2759张3类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["contamination","crack","good"]图片数量(jpg文件个数)：2759。标注数量(xml文件个数)：2759。标注数量(txt文件个数)：2759。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-17 09:41:32 · 499 阅读 · 0 评论 -
摄像头缺陷检测数据集VOC+YOLO格式988张4类别
重要说明：此数据集为小目标缺陷检测，训练精度显示可能不高，但是检测没问题。格式：Pascal VOC格式+YOLO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)标注类别名称:["bai_dian","hua_shang","qi_pao","zang_wu"]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。标注数量(xml文件个数)：988。标注数量(txt文件个数)：988。原创 2024-09-17 09:41:01 · 646 阅读 · 0 评论 -
苹果缺陷检测数据集VOC+YOLO格式8978张2类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["bad_apple","good_apple"]图片数量(jpg文件个数)：8978。标注数量(xml文件个数)：8978。标注数量(txt文件个数)：8978。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-17 09:40:09 · 466 阅读 · 0 评论 -
动力电池隔膜缺陷分类数据集35698张5类别
类别名称:["fuheqipao","ok","qipao","zangwu","zhezhou"]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分类存放。数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：35698。fuheqipao 图片数：404。zhezhou 图片数：18356。qipao 图片数：13761。zangwu 图片数：443。ok 图片数：2734。原创 2024-09-17 09:39:39 · 329 阅读 · 0 评论 -
轮胎缺陷分类数据集495张2类别
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分类存放。数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类别名称:["cracked","normal"]类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：495。cracked 图片数：202。normal 图片数：293。原创 2024-09-16 08:46:34 · 329 阅读 · 0 评论 -
斑马线人行横道检测数据集VOC+YOLO格式192张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。重要说明：数据集模拟拍摄的，并非真实场景下斑马线，请注意看下面图片示例，介意不要下载。标注类别名称:["zebra_crossing"]图片数量(jpg文件个数)：192。标注数量(xml文件个数)：192。标注数量(txt文件个数)：192。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-16 08:46:04 · 402 阅读 · 0 评论 -
共享单车检测数据集VOC+YOLO格式136张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["bicycle"]图片数量(jpg文件个数)：136。标注数量(xml文件个数)：136。标注数量(txt文件个数)：136。bicycle 框数 = 318。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-16 08:45:29 · 621 阅读 · 0 评论 -
桃脸识别桃子分拣分类数据集6704张4类别
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分类存放。数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类别名称:["B1","M2","R0","S3"]类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：6704。B1 图片数：1617。M2 图片数：1818。R0 图片数：1619。S3 图片数：1650。原创 2024-09-16 08:44:57 · 245 阅读 · 0 评论 -
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。图片数量(jpg文件个数)：215。标注数量(xml文件个数)：215。标注数量(txt文件个数)：215。标注类别名称:["iron"]使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。iron 框数 = 215。原创 2024-09-16 08:44:20 · 824 阅读 · 0 评论 -
番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别
类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery_Mildew","Septoria_Leaf_Spot_Fungus","Spider_Mite_Damage","Target_Spot_Bacteria","Tomv","YLCV_Virus"]Septoria_Leaf_Spot_Fungus 图片数：1403。原创 2024-09-15 19:39:02 · 815 阅读 · 0 评论 -
101类美食分类数据集101000张101类别
grilled_cheese_sandwich 图片数：1000。lobster_roll_sandwich 图片数：1000。pulled_pork_sandwich 图片数：1000。macaroni_and_cheese 图片数：1000。french_onion_soup 图片数：1000。hot_and_sour_soup 图片数：1000。shrimp_and_grits 图片数：1000。red_velvet_cake 图片数：1000。baby_back_ribs 图片数：1000。原创 2024-09-15 19:37:49 · 1018 阅读 · 0 评论 -
配电室设备对象检测数据集VOC+YOLO格式153张34类别
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。格式：Pascal VOC格式+YOLO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)下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/FL1623863129/89301491。图片数量(jpg文件个数)：153。标注数量(txt文件个数)：153。原创 2024-09-15 19:37:14 · 1132 阅读 · 0 评论 -
输电线路涉鸟故障相关鸟种细粒度分类数据集2889张50类别
041.Scissor_tailed_Flycatcher 图片数：60。043.Yellow_bellied_Flycatcher 图片数：59。038.Great_Crested_Flycatcher 图片数：60。034.Gray_crowned_Rosy_Finch 图片数：59。040.Olive_sided_Flycatcher 图片数：60。033.Yellow_billed_Cuckoo 图片数：59。031.Black_billed_Cuckoo 图片数：60。原创 2024-09-15 19:36:26 · 1014 阅读 · 0 评论 -
铁路列车手势分类数据集3852张5类别
类别名称:["fache","jinzhanxinhao","tingchexinhao","yibiaozhengchang","zhenxiantinche"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。yibiaozhengchang 图片数：1098。zhenxiantinche 图片数：405。jinzhanxinhao 图片数：882。tingchexinhao 图片数：684。图片数量(jpg文件个数)：3852。fache 图片数：783。原创 2024-09-15 19:34:07 · 300 阅读 · 0 评论 -
交通标志检测CCTSDB数据集VOC+YOLO格式8719张3类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)重要说明：CCTSDB数据集里面有部分标注存在错误已经被剔除，且数据集经过yolov5训练过确认数据集无误。标注类别名称:["mandatory","prohibitory","warning"]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。标注数量(xml文件个数)：8719。标注数量(txt文件个数)：8719。原创 2024-09-14 12:40:06 · 390 阅读 · 0 评论 -
野生猫科动物分类数据集2389张10类别
类别名称:["african_leopard","caracal","cheetah","clouded_leopard","jaguar","lions","ocelot","puma","snow_leopard","tiger"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。african_leopard 图片数：241。clouded_leopard 图片数：234。snow_leopard 图片数：236。caracal 图片数：241。puma 图片数：241。原创 2024-09-14 12:39:33 · 378 阅读 · 0 评论 -
62种野外可食用植物分类数据集4665张62类别
common_sow_thistle 图片数：105。downy_yellow_violet 图片数：55。prickly_pear_cactus 图片数：55。broadleaf_plantain 图片数：55。japanese_knotweed 图片数：55。new_england_aster 图片数：55。wild_black_cherry 图片数：55。fern_leaf_yarrow 图片数：55。queen_annes_lace 图片数：55。wild_grape_vine 图片数：105。原创 2024-09-14 12:39:02 · 967 阅读 · 0 评论 -
风力机缺陷检测损伤检测数据集VOC+YOLO格式3687张1类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。图片数量(jpg文件个数)：3687。标注数量(xml文件个数)：3687。标注数量(txt文件个数)：3687。标注类别名称:["defect"]defect 框数 = 12220。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。原创 2024-09-14 12:38:32 · 369 阅读 · 0 评论 -
智能垃圾分拣车垃圾检测数据集VOC+YOLO格式500张5类别
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。格式：Pascal VOC格式+YOLO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)标注类别名称:[“battery”,“bottle”,“cup”,“orange”,“paper”]标注数量(xml文件个数)：500。标注数量(txt文件个数)：500。原创 2024-09-14 12:37:52 · 450 阅读 · 0 评论 -
疟疾细胞感染分类数据集27560张2类别
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分类存放。类别名称:["Parasitized","Uninfected"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。Parasitized 图片数：13780。Uninfected 图片数：13780。图片数量(jpg文件个数)：27560。原创 2024-09-12 13:47:22 · 170 阅读 · 0 评论 -
双单核细胞检测数据集VOC+YOLO格式2609张6类别
格式：Pascal VOC格式+YOLO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)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。标注类别名称:["BMM","CB","CBMN","ZH","mn","zh"]图片数量(jpg文件个数)：2609。标注数量(xml文件个数)：2609。标注数量(txt文件个数)：2609。标注规则：对类别进行画矩形框。zh 框数 = 8170。BMM 框数 = 5。原创 2024-09-12 13:46:50 · 475 阅读 · 0 评论