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【目标检测】道路坑洞数据集2944张YOLO+VOC（已增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2944Annotations文件夹中xml文件总计：2944labels文件夹中txt文件总计：2944标签种类数：1标签名称:["1"]每个标签的框数（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）：1 框数 = 4167总框数：4167

【目标检测】道路交通拥堵检测数据集2923张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2923Annotations文件夹中xml文件总计：2923labels文件夹中txt文件总计：2923标签种类数：1标签名称:["traffic_jam"]每个标签的框数（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）：traffic_jam 框

【目标检测】道路积水数据集4530张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4530Annotations文件夹中xml文件总计：4530labels文件夹中txt文件总计：4530标签种类数：1标签名称:["puddle"]每个标签的框数（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）：puddle 框数 = 6333总框数：6

【目标检测】道路积水数据集3848张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3848Annotations文件夹中xml文件总计：3848labels文件夹中txt文件总计：3848标签种类数：1标签名称:["puddle"]每个标签的框数（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）：puddle 框数 = 5347总框数：5

【目标检测】X光手骨关节检测数据集8930张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：8930Annotations文件夹中xml文件总计：8930labels文件夹中txt文件总计：8930标签种类数：6标签名称:["DIP","MCP","PIP","Radius","Ulna","Wrist"]每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹c

【目标检测】电焊面罩数据集1139张YOLO-VOC格式（焊接防护罩）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：1139Annotations文件夹中xml文件总计：1139labels文件夹中txt文件总计：1139标签种类数：1标签名称:["mask"]每个标签的框数（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）：mask 框数 = 1400总框

【目标检测数据集】猪目标检测数据集-voc和YOLO-2800张数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：2856标注数量(xml文件个数)：2856标注数量(txt文件个数)：2856标注类别数：1标注类别名称:["pig"]每个类别标注的框数：pig 框数 = 5335总框数：5335使用标注工具：labelImg

【目标检测数据集】雾天行人车辆检测数据集VOC+YOLO格式4415张5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)图片数量(jpg文件个数)：4415标注数量(xml文件个数)：4415标注数量(txt文件个数)：4415标注类别数：5标注类别名称:["bicycle","bus","car","motorbike","person"]每个类别标注的框数：bicycle 框数

【目标检测数据集】输电线异物数据集VOC-YOLO-4165张HD版（高清，3G内存）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)图片数量(jpg文件个数)：4165标注数量(xml文件个数)：4165标注数量(txt文件个数)：4165标注类别数：1标注类别名称:["yw"]每个类别标注的框数：yw 框数 = 4417总框数：4417

【目标检测数据集】番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：643标注数量(xml文件个数)：643标注数量(txt文件个数)：643标注类别数：3标注类别名称:["fully_ripened","green","half_ripened"]每个类别标注的框数：fully_ripened 框数 = 133

【目标检测数据集】篮球数据集7398张VOC+YOLO格式数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：7398标注数量(xml文件个数)：7398标注数量(txt文件个数)：7398标注类别数：1标注类别名称:["basketball"]每个类别标注的框数：basketball 框数 = 8656总框数：8656

【目标检测数据集】课堂举手阅读书写数据集VOC和YOLO格式5015张3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)图片数量(jpg文件个数)：5015标注数量(xml文件个数)：5015标注数量(txt文件个数)：5015标注类别数：3标注类别名称:["hand","write","read"]每个类别标注的框数：hand 框数 = 11207read 框数 = 10841

【目标检测数据集】焊接件表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2292张10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)图片数量(jpg文件个数)：2292标注数量(xml文件个数)：2292标注数量(txt文件个数)：2292标注类别数：10标注类别名称:["crease","crescent_gap","inclusion","oil_spot","punching","rol

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:["crack","grid","spot"]图片数量(jpg文件个数)：2400。标注数量(xml文件个数)：2400。标注数量(txt文件个数)：2400。使用标注工具：labelImg。crack 框数 = 892。标注规则：对类别进行画矩形框。

【目标检测数据集】军用民用飞机坦克车辆检测数据集6770张voc+YOLO格式数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：6772标注数量(xml文件个数)：6772标注数量(txt文件个数)：6772标注类别数：6标注类别名称:["civilian aircraft","civilian car","military aircraft","military

【目标检测数据集】狗狗表情识别VOC+YOLO格式3971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)图片数量(jpg文件个数)：3971标注数量(xml文件个数)：3971标注数量(txt文件个数)：3971标注类别数：4标注类别名称:["angry","happy","relaxed","sad"]每个类别标注的框数：angry 框数 = 1051happy 框数 =

【目标检测数据集】高空作业及安全带佩戴检测数据集2546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)图片数量(jpg文件个数)：2546标注数量(xml文件个数)：2546标注数量(txt文件个数)：2546标注类别数：4标注类别名称:["ground","jhxz","offground","safebelt"]每个类别标注的框数：ground 框数 = 2223jhx

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)高空无人机拍摄的车辆检测数据集VOC+YOLO格式1577张1类别。图片数量(jpg文件个数)：1577。标注数量(xml文件个数)：1577。标注数量(txt文件个数)：1577。使用标注工具：labelImg。标注类别名称:["car"]car 框数 = 30090。标注规则：对类别进行画矩形框。

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:["leiji","posun"]图片数量(jpg文件个数)：1318。标注数量(xml文件个数)：1318。标注数量(txt文件个数)：1318。使用标注工具：labelImg。leiji 框数 = 691。标注规则：对类别进行画矩形框。

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。目标检测数据集】防震锤数据集2238张VOC+YOLO格式。图片数量(jpg文件个数)：2238。标注数量(xml文件个数)：2238。标注数量(txt文件个数)：2238。使用标注工具：labelImg。标注类别名称:["fzc"]标注规则：对类别进行画矩形框。

城市占道经营目标数据集VOC-YOLO-5266张数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：5226标注数量(xml文件个数)：5226标注数量(txt文件个数)：5226标注类别数：1标注类别名称:["zdjy"]每个类别标注的框数：zdjy 框数 = 5799总框数：5799

"三丝","云织","修痕","双纬","双经","吊经","整经结","断氨纶","断经","星跳","松经","死皱","毛粒","水渍","污渍","油渍","浆斑","浪纹档","烧毛痕","百脚","破洞","磨痕","稀密档","筘路","粗经","粗维","纬纱不良","纬缩","结头","色差档","花板跳","跳纱","跳花","轧痕"]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)：4774。

【目标检测数据集】变电站缺陷破损油污异物等检测数据集8300张17类别VOC和YOLO格式数据集格式：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)图片数量(jpg文件个数)：8307标注数量(xml文件个数)：8307标注数量(txt文件个数)：8307标注类别数：17标注类别名称:["bjdsyc","bj_wkps","yw_nc","xmbhyc","kgg_ybh","gbps","yw_

标签名称:["No helmet","Safety shoes","helmet","no gloves","no vest","person","vest"]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。压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件。JPEGImages文件夹中jpg图片总计：367。labels文件夹中txt文件总计：367。数据集格式：VOC格式+YOLO格式。no vest 框数 = 352。图片清晰度（分辨率：像素）：清晰。

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。压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件。【目标检测】消火栓数据集1788张YOLO+VOC格式。Annotations文件夹中xml文件总计：1788。JPEGImages文件夹中jpg图片总计：1788。labels文件夹中txt文件总计：1788。标签名称:["firehydrant"]数据集格式：VOC格式+YOLO格式。标签形状：矩形框，用于目标检测识别。图片清晰度（分辨率：像素）：清晰。

【目标检测】施工工地目标检测（重型机械人车）数据集9236张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9236Annotations文件夹中xml文件总计：9236labels文件夹中txt文件总计：9236标签种类数：13标签名称:["Bulldozer","Concrete mixer","Crane","Excavator","Hanging head","Loader",

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。【目标检测】螺丝螺母数据集408张2类YOLO+VOC格式。压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件。Annotations文件夹中xml文件总计：408。JPEGImages文件夹中jpg图片总计：408。labels文件夹中txt文件总计：408。标签名称:["bolt","nut"]数据集格式：VOC格式+YOLO格式。标签形状：矩形框，用于目标检测识别。图片清晰度（分辨率：像素）：清晰。

【目标检测】乱堆石料垃圾数据集3137张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3137Annotations文件夹中xml文件总计：3137labels文件夹中txt文件总计：3137标签种类数：1标签名称:["pile"]每个标签的框数（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）：pile 框数 = 3618总框数：361

【目标检测】垃圾分类检测数据集8521张16类YOLO+VOC（已增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：8521Annotations文件夹中xml文件总计：8521labels文件夹中txt文件总计：8521标签种类数：16标签名称:["Cans","Cardboard","Face Mask","Glass Bottle","Paper Bag","Paper Cup","Paperb

【目标检测】空中目标检测数据集5类3993张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3993Annotations文件夹中xml文件总计：3993labels文件夹中txt文件总计：3993标签种类数：5标签名称:["Bird","Drone","Helicopter","Missile","Plane"]每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels

【目标检测】红外空中飞行物小目标检测数据4756张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4756Annotations文件夹中xml文件总计：4756labels文件夹中txt文件总计：4756标签种类数：3标签名称:["Bird","Drone","Plane"]每个标签的框数（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）：B

【目标检测】飞行物检测数据集7346张3类标签YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：7346Annotations文件夹中xml文件总计：7346labels文件夹中txt文件总计：7346标签种类数：3标签名称:["bird","drone","plane"]每个标签的框数（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）：bir

【目标检测】电子元器件检测数据集9185张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9185Annotations文件夹中xml文件总计：9185labels文件夹中txt文件总计：9185标签种类数：48标签名称:["7_seg","arduino_mega","arduino_mini","arduino_nano","arduino_uno","battery_9v","b

【目标检测】X光安检危险品数据集3815张12类YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3815Annotations文件夹中xml文件总计：3815labels文件夹中txt文件总计：3815标签种类数：12标签名称:["Baton","Bullet","Gun","Hammer","HandCuffs","Knife","Lighter","Pliers","Powerba

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3393Annotations文件夹中xml文件总计：3393labels文件夹中txt文件总计：3393标签种类数：4标签名称:["Balloon","bird","drone","plane"]每个标签的框数（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）：Balloon 框数 = 392bird 框数 = 7

极端恶劣天气雨雪雾天道路目标检测数据集

【目标检测】道路驾驶视角目标检测数据集9793张7类YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9793Annotations文件夹中xml文件总计：9793labels文件夹中txt文件总计：9793标签种类数：7标签名称:["bike","bus","car","motor","person","rider","truck"]每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对

【目标检测】X光安检危险品数据集9995张12类YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9995Annotations文件夹中xml文件总计：9995labels文件夹中txt文件总计：9995标签种类数：12标签名称:["Baton","Bullet","Gun","Hammer","HandCuffs","Knife","Lighter","Pliers","Powerba

【目标检测】80种手语检测数据集9648张YOLO+VOC数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9648Annotations文件夹中xml文件总计：9648labels文件夹中txt文件总计：9648标签种类数：80标签名称:["additional","alcohol","allergy","bacon","bag","barbecue","bill","biscuit","bitter",

【目标检测】战斗飞机数据集15292张YOLO+VOC（已增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：15292Annotations文件夹中xml文件总计：15292labels文件夹中txt文件总计：15292标签种类数：1标签名称:["fighter"]每个标签的框数（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）：fighter 框数 = 1