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原创【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总

目标检测数据集VOC+YOLO数据集地址汇总

2024-06-04 07:53:05 2533

原创【目标检测】猪圈猪数据集2895张YOLO+VOC格式

该数据集包含2895张猪圈猪图片，提供VOC和YOLO两种格式。包含3个文件夹：JPEGImages（2895张jpg图片）、Annotations（2895个xml文件）、labels（2895个txt文件）。数据集仅包含"pig"一个类别，共标注32883个矩形框。图片分辨率清晰，未进行增强处理。特别声明：数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。该数据集适用于目标检测任务。

2025-08-10 21:22:57 123

原创【目标检测】猪圈猪打架检测数据集7987张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个用于猪圈猪打架行为检测的数据集，格式包含VOC和YOLO两种标准格式。数据集包含7987张清晰图片，均经过增强处理，对应7987个XML和TXT标注文件。标注对象为"fight"类别，共标记8116个矩形框。数据集包含3个文件夹：JPEGImages存放图片，Annotations存放XML标注，labels存放TXT格式标注。特别说明该数据集仅提供准确标注，不保证训练模型效果。该数据集适用于目标检测任务，特别是动物行为识别研究。

2025-08-10 21:18:50 188

原创【目标检测】照相机数据集8463张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个用于目标检测的照相机数据集，包含8463张图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集包含图片文件夹(JPEGImages)、标注文件(Annotations)和标签文件夹(labels)，各8463个文件。数据集中仅包含"Camera"一个类别，共10377个标注框。图片经过增强处理，分辨率清晰，标注采用矩形框形式。该数据集适用于基于YOLO等算法的目标检测任务，可用于相机识别相关研究。

2025-08-10 21:12:13 105

原创【目标检测】羊数据集2276张YOLO+VOC格式

本文发布了一个羊目标检测数据集，包含2276张图片（VOC+YOLO格式），图片清晰，共标注7390个羊目标框。数据集含JPEGImages（2276张jpg）、Annotations（2276个xml）和labels（2276个txt）3个文件夹，单一标签"sheep"。标注为矩形框，未做增强处理。特别声明数据集不保证训练模型精度，仅确保标注准确性。

2025-08-10 21:05:24 102

原创【目标检测】陶瓷盘子缺陷1008张YOLO+VOC格式

该数据集包含1008张陶瓷盘子缺陷检测图像，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含3类缺陷标签：chip(1154个)、crack(42个)、pinhole(719个)，总计1915个标注框。每张图片均有对应的jpg、xml和txt文件，分辨率清晰且经过增强处理。标注采用矩形框形式，适用于目标检测任务。数据集已按标准格式整理，包含JPEGImages、Annotations和labels三个文件夹，可直接用于模型训练。

2025-08-10 20:58:43 106

原创【目标检测】灭火器箱数据集309张YOLO+VOC格式

该数据集包含309张灭火器箱图片，采用YOLO和VOC双格式存储，包含JPEGImages（jpg）、Annotations（xml）和labels（txt）三个文件夹。数据集标注了455个矩形检测框，单一标签"Fireextinguisherbox"。图片分辨率清晰，含少量未去重网页爬取图片。特别声明数据集不保证模型训练效果，仅提供准确标注。格式完整，适用于目标检测任务开发。

2025-08-10 20:53:18 179 1

原创【目标检测】猫行为检测数据集5739张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个包含5739张图片的猫行为检测数据集，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含6种行为标签：进食、玩耍、休息、坐姿、伸展和打哈欠，共计6157个标注框。其中坐姿(2437)和休息(2077)占比最高，伸展行为最少(仅1例)。数据集未经增强处理，图片清晰度良好，所有图片均配有对应的xml和txt标注文件。该数据集适用于目标检测任务，采用矩形框标注方式，可直接用于YOLO等目标检测模型的训练。

2025-08-10 20:46:13 112

原创【目标检测】鸡行为检测数据集2691张YOLO+VOC格式

该数据集包含2691张鸡行为检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据分为3个文件夹：JPEGImages（jpg图片）、Annotations（xml文件）和labels（txt文件）。包含4种行为标签：feeding（5063个）、sitting（78个）、spreading（320个）和standing（7885个），总标注框数达13346个。图片分辨率清晰，未经过增强处理，采用矩形框标注，适用于目标检测任务。数据集为2007m标准格式，可直接用于YOLO等目标检测模型的训练。

2025-08-10 20:37:14 140

原创【目标检测】红花数据集1437张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个红花目标检测数据集，包含1437张图片，提供VOC和YOLO两种标注格式。数据集包含JPEGImages（图片）、Annotations（VOC格式xml标注）和labels（YOLO格式txt标注）3个文件夹，各含1437个文件。数据集仅含"Safflower"一个类别，共标注3613个矩形检测框。图片分辨率清晰，未经数据增强处理。该数据集可直接用于目标检测任务，但需注意YOLO格式类别顺序以labels文件夹中的classes.txt为准。

2025-08-10 20:23:33 121

原创【目标检测】暴力检测数据集22112张YOLO+VOC格式（已增强）

该数据集包含22,112张增强后的暴力检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含4类目标标签（枪支、刀具、人员和暴力行为），共计65,852个标注框。数据集结构完整，包含图片文件夹（JPEGImages）、VOC标注文件夹（Annotations）和YOLO标注文件夹（labels），每类文件数量与图片数量一致。图片分辨率清晰，标注采用矩形框形式，适用于目标检测任务。特别提醒需注意YOLO格式的类别顺序以labels文件夹中的classes.txt为准。

2025-08-10 20:17:56 157

原创【目标检测】条形码检测数据集5059张YOLO+VOC格式

摘要：该数据集包含5059张条形码检测图片，提供VOC和YOLO两种格式，包含JPEGImages、Annotations和labels三个文件夹。数据集已增强，包含5241个矩形标注框，单一标签"barcode"。图片分辨率清晰，适用于目标检测任务。特别声明数据集不保证模型训练精度，仅提供准确标注。格式完整，包含jpg图片、xml和txt标注文件各5059份。

2025-07-26 19:03:35 118

原创【目标检测】盘子针孔缺陷检测数据集775张YOLO+VOC格式

该数据集包含775张用于检测盘子针孔缺陷的图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集包含3个文件夹：JPEGImages（775张jpg图片）、Annotations（775个xml文件）、labels（775个txt文件）。仅标注"hole"一类缺陷，共1213个标注框。图片经过增强处理，分辨率清晰，使用矩形框标注，适用于目标检测任务。特别声明：数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。

2025-07-26 18:06:15 330

原创【目标检测】二维码数据集3045张YOLO+VOC格式

该数据集包含3045张二维码图片，提供VOC和YOLO两种格式（含JPEGImages、Annotations、labels三个文件夹）。数据集包含4653个矩形标注框，单类别标签为"0"。图片分辨率清晰，未经增强处理。适用于目标检测任务，但不对模型精度作保证。文件包含3045张jpg图片及对应xml、txt标注文件。

2025-07-26 18:01:48 250

原创【目标检测】刺猬数据集3238张YOLO+VOC格式

《刺猬目标检测数据集发布》提供3238张YOLO+VOC双格式标注图像，包含3654个矩形标注框。数据集经增强处理，含JPEGImages（图片）、Annotations（XML）、labels（TXT）三个完整文件夹，单一标签"hedgehog"对应所有检测目标。特别说明数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。该资源适用于目标检测算法开发，需注意YOLO格式类别需以classes.txt为准。（149字）

2025-07-26 17:39:46 433

原创【目标检测】菠萝缺陷检测数据集1090张YOLO+VOC格式

该数据集包含1090张菠萝缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。图片涵盖4种标签：黑斑、孔洞、白色真菌和完整菠萝，共8308个标注框。数据未经增强，包含清晰的原图（JPEG格式）及对应的xml和txt标注文件。其中黑斑2336个、孔洞2612个、白色真菌2263个、完整菠萝1097个标注。数据集仅提供准确标注，不保证训练模型精度。适用于目标检测任务，标注均为矩形框形式。

2025-07-26 17:23:52 139

原创【目标检测】3D打印缺陷检测数据集6053张YOLO+VOC格式

我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?标签名称:["spaghettification","stringing","underextrusion"]压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件。标签中文对照：[“面条化”、“串线”、“挤压不足”]labels文件夹中txt文件总计：6053。数据集格式：VOC格式+YOLO格式。图片清晰度（分辨率：像素）：清晰。

2025-07-20 14:25:53 140

原创【目标检测】智能手机屏幕缺陷数据集4296张YOLO+VOC格式

该数据集包含4296张智能手机屏幕缺陷图片，采用VOC和YOLO两种格式存储。数据包含三种缺陷标签：油渍(1918个)、划痕(4439个)和污渍(3910个)，共计10267个标注框。图片经过增强处理，分辨率清晰，标注采用矩形框形式。数据集分三个文件夹存储：图片(JPEGImages)、VOC标注(xml)和YOLO标注(txt)。特别说明该数据集仅提供标注数据，不保证训练模型性能。

2025-07-20 08:56:05 115

原创【目标检测】衣服缺陷数据集3577张YOLO+VOC格式

该衣服缺陷检测数据集包含3577张图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含6类缺陷标签：孔洞（1395个）、棉绒（446个）、损坏打印（102个）、污渍（8186个）、线头（479个）和洗涤问题（1428个），总标注框数达12036个。所有图片均为清晰分辨率，并经过增强处理，采用矩形框标注。数据集包含完整的图片、XML和TXT文件，适用于目标检测任务开发，但不保证训练模型精度。

2025-07-20 08:51:05 405

原创【目标检测】鞋子缺陷数据集3549张YOLO+VOC格式

本数据集包含3549张鞋子缺陷图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含3类缺陷标注：擦伤（4136个框）、变色（3487个框）和疤痕（3698个框），总计11321个标注框。数据集结构清晰，包含图片（JPEGImages）、XML标注（Annotations）和YOLO格式标注（labels）三个文件夹。图片分辨率为标准清晰度，未经增强处理，所有标注均为矩形框。注意YOLO格式类别顺序以labels/classes.txt为准。本数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。

2025-07-20 08:44:27 147

原创【目标检测】完整生鸡肉缺陷检测数据集2624张YOLO+VOC格式

本数据集包含2624张生鸡肉缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式，含图片、xml和txt文件各2624份。标注覆盖9类缺陷：胆汁(88)、瘀伤(7854)、化学灼伤(10)、脱位(715)、羽毛(412)、骨折(384)、血肿(1242)、划痕(45)和皮肤冲击(467)，总标注框达11217个。图片分辨率清晰且经过增强处理，采用矩形框标注，适用于目标检测任务。特别声明数据集不保证模型训练效果，仅确保标注准确性。

2025-07-20 08:38:35 176

原创【目标检测】太阳能电池板缺陷数据集12类3645张YOLO+VOC格式

该数据集包含3645张太阳能电池板缺陷检测图像，提供VOC和YOLO两种格式。涵盖12类常见缺陷（如裂缝、短路、划痕等），共标注6322个目标框。数据集包含3个文件夹：JPEGImages存放3645张jpg图片，Annotations存放对应xml文件，labels存放yolo格式的txt标注。主要缺陷类型包括crack（1210框）、finger（1817框）和thick_line（951框）等。所有图片均为清晰分辨率，采用矩形框标注，未进行增强处理。特别说明数据集不保证模型训练效果，仅提供准确标注。该

2025-07-20 08:29:50 341

原创【目标检测】塑料杯缺陷数据集2141张YOLO+VOC格式

2141张塑料杯缺陷检测数据集，包含VOC+YOLO格式，分辨率清晰且经过增强。包含4类标注：黑斑点（1487个）、脏（138个）、质量好（1304个）、划痕（18个），总标注框2947个。数据集含JPEG图片、XML和TXT标注文件各2141份，适用于目标检测任务，但不保证模型训练精度。

2025-07-20 08:24:39 148

原创【目标检测】输电线路故障数据集2988张YOLO+VOC格式

摘要：该输电线路故障数据集包含2988张图片，采用VOC+YOLO双格式存储，涵盖10类故障标签（如铁丝缺失、螺栓缺失等），共计6045个标注框。数据集经过增强处理，图片清晰度高，包含JPEG图片、XML和TXT标注文件。标注采用矩形框形式，各标签样本量分布均衡（最少32个，最多1193个）。特别说明数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。

2025-07-20 08:00:57 307

原创【目标检测】巧克力缺陷数据集1153张YOLO+VOC格式

该数据集包含1153张巧克力缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含4类标签：开花(22个)、裂缝(610个)、蛾(7个)和无缺陷(559个)，共计1198个标注框。数据集未经增强处理，包含清晰的原始图片和对应的xml/txt标注文件。特别说明数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。适用于目标检测任务，可识别巧克力表面缺陷情况。

2025-07-20 07:49:48 153

原创【目标检测】桥梁表面缺陷4318张YOLO+VOC格式

该数据集包含4318张桥梁表面缺陷图片，采用VOC和YOLO格式存储，包含JPEGImages（图片）、Annotations（XML标注）和labels（TXT标注）三个文件夹。数据集涵盖5类缺陷标签：桥梁裂缝(18764框)、审查(2089框)、材料劣化(14726框)、修复(1531框)和漏水(4628框)，总计41738个标注框。图片经过增强处理，分辨率清晰，所有标注均为矩形框格式。数据集仅提供标注和图片，不保证模型训练精度。

2025-07-20 07:37:02 298

原创【目标检测】内墙饰面缺陷数据集5724张YOLO+VOC格式（房间装卸缺陷）

本数据集包含5724张内墙饰面缺陷图片，提供VOC和YOLO两种格式（含JPEGImages、Annotations、labels三个文件夹）。涵盖6类缺陷：油漆滴落(1786框)、油漆剥落(1203框)、针孔(18512框)、粗糙斑驳表面(1369框)、污渍(3881框)、瓦刀痕迹(2053框)，总标注框数达28804个。所有图片经过增强处理，采用矩形框标注，分辨率清晰。特别说明本数据集不保证模型训练效果，仅确保标注准确性。数据量941MB，适用于目标检测任务。

2025-07-19 21:27:43 480

原创【目标检测】咖啡豆缺陷数据集1799张YOLO+VOC格式

本数据集包含1799张咖啡豆缺陷检测图片，采用YOLO+VOC双格式存储。包含9类缺陷标签（如黑色、破碎、外壳等），共3425个标注框。数据未经增强，标注为矩形检测框，图片清晰但分辨率未说明。数据集提供准确标注但不保证模型训练效果，适用于目标检测任务开发。

2025-07-19 21:22:38 165

原创【目标检测】金属表面缺陷数据集4108张YOLO+VOC格式

金属表面缺陷数据集包含4108张图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集包含10类缺陷标签，包括折痕、油斑、焊缝等，共计6317个标注框。图片分辨率清晰，未经增强处理，标注均为矩形框。该数据集可用于目标检测任务，但对模型精度不作保证。数据按标准格式组织，含图片、XML和TXT三个文件夹。主要缺陷类型为丝斑(1588个)、油斑(997个)和焊缝(925个)。

2025-07-19 21:17:28 165

原创【目标检测】交通事故数据集3455张YOLO+VOC格式

该交通事故数据集包含3455张图像，提供VOC和YOLO两种格式，内含JPEGImages（3455张jpg）、Annotations（3455个xml）和labels（3455个txt）三个文件夹。数据集专用于目标检测任务，标注类别为"accident"，共包含3522个矩形标注框。图像经过增强处理，分辨率清晰。值得注意的是YOLO格式类别顺序需参考classes.txt文件。数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。

2025-07-19 21:11:01 204

原创【目标检测】火车铁轨缺陷数据集1118张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个包含1118张图片的火车铁轨缺陷数据集，提供VOC和YOLO两种格式。数据集包含5类标注：裂缝(113个)、铁轨(374个)、疤痕(431个)、断裂(128个)和光带(290个)，总计1336个矩形标注框。数据经过增强处理，图片清晰度高。该数据集专为目标检测任务设计，但不对训练结果做精度保证。压缩包内包含图片、xml和txt三个文件夹，分别存储图像数据及两种格式的标注文件。

2025-07-19 21:06:42 218

原创【目标检测】混凝土缺陷数据集7755张YOLO+VOC格式

本文介绍了一个包含7755张图像的混凝土缺陷检测数据集，支持YOLO和VOC两种格式。数据集包含20类缺陷标签，如裂缝(ACrack)、钢筋外露(ExposedRebars)、剥落(Spalling)等，总标注框数达61225个。数据组织为三个文件夹：JPEGImages(存放7755张jpg图像)、Annotations(7755个xml文件)和labels(7755个txt文件)。数据集提供清晰的原始图像，未做增强处理，所有缺陷均采用矩形框标注。特别说明该数据集不保证使用后模型的精度，仅确保标注准确性。

2025-07-19 21:01:55 153

原创【目标检测】滚桶缺陷数据集1000张YOLO+VOC格式

该数据集包含1000张滚桶缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集含4类缺陷标签：镀铜(coppering)3809个、点蚀(corrosive-pitting)2745个、剥落(landschipped)1020个和无缺陷(nodefect)429个，总计8003个标注框。图片为清晰未增强的JPEG格式，标注采用矩形框形式。压缩包包含JPEGImages、Annotations和labels三个文件夹，分别存放图片、VOC格式XML文件和YOLO格式TXT文件。特别声明数据集不保证模型训练效果。

2025-07-19 20:55:18 127

原创【目标检测】工业缺陷检测数据集4651张YOLO+VOC格式

该工业缺陷检测数据集包含4651张图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集涵盖5类缺陷标签：凹痕(1803)、凹坑(1930)、锈斑(2223)、划痕(1478)和污迹(810)，总标注框数8244个。每张图片均配有对应的xml和txt标注文件，采用矩形框标注方式。数据集未经增强处理，图片分辨率清晰，适用于目标检测任务研究。特别说明数据仅保证标注准确性，不作模型精度保证。

2025-07-19 20:49:53 235

原创【目标检测】传送带上砖头缺陷数据集1699张YOLO+VOC格式

该数据集包含1699张传送带砖头缺陷图片，提供VOC和YOLO两种格式，含7类缺陷标签（断裂、碎裂、开裂等）。数据集包含7963个标注框，其中碎裂(chipping)最多(4341个)，半裂(halved_cracking)最少(21个)。图片为清晰未增强的JPEG格式，采用矩形框标注，适用于目标检测任务。压缩包内包含图片、XML和TXT三个文件夹，数据标注准确但不对模型训练效果作保证。

2025-07-19 20:44:02 133

原创【目标检测】布匹缺陷数据集1251张YOLO+VOC格式

该数据集包含1251张布匹缺陷检测图片，提供YOLO和VOC两种格式。包含6种缺陷标签：洞(443)、破布(331)、污渍(391)、针脚(486)、线(315)和纬线(484)，共计2450个标注框。数据集由三个文件夹组成：JPEGImages(原始图片)、Annotations(VOC格式xml标注文件)和labels(YOLO格式txt标注文件)。图片清晰度良好，未经过增强处理，所有标注均为矩形框形式。特别说明：本数据集仅保证标注准确性，不承诺模型训练效果。

2025-07-19 20:37:53 168

原创【目标检测】笔记本电脑缺陷数据集2766张YOLO+VOC格式

该数据集包含2766张笔记本电脑缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含3个文件夹：JPEGImages（2766张jpg图片）、Annotations（2766个xml文件）和labels（2766个txt文件）。涵盖10种缺陷类型，包括表圈断裂、破损、硬划痕等，总标注框数达12259个。图片分辨率清晰，已进行增强处理，标注采用矩形框形式。数据集中"轻度划痕"标注最多（6625个），"轻微裂纹"最少（106个）。特别声明不对模型精度作保证，仅确保标注准确

2025-07-17 22:20:28 338

原创【目标检测】半导体CPM环缺陷数据集3215张YOLO+VOC格式

该数据集包含3215张半导体CPM环缺陷图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含4类缺陷（hole、s_burr、s_scratch、t_scratch），共计16573个标注框。图片清晰，未做增强处理，采用矩形框标注方式。数据集包含3个文件夹：JPEGImages存放3215张jpg图片，Annotations存放对应xml文件，labels存放txt标注文件。特别说明：本数据集仅提供标注数据，不保证模型训练效果。

2025-07-17 22:15:05 522

原创【目标检测】4类道路交通设施数据集1135张YOLO+VOC格式

该数据集包含1135张道路设施图片，提供VOC和YOLO两种格式。标注4类目标：防撞车(348个)、路缘石(352个)、道路标记(353个)和减速带(340个)，共计1393个标注框。数据集包含jpg图片、xml和txt标注文件各1135份，图片清晰未经增强。标注采用矩形框形式，适用于目标检测任务。特别声明不保证模型训练效果，仅确保标注准确性。

2025-07-17 22:09:51 405

原创【目标检测】3类印刷缺陷数据集1911张YOLO+VOC格式

该数据集包含1911张印刷缺陷检测图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据涵盖3种缺陷类型：切割缺陷(359个)、印刷缺陷(4716个)和文字缺陷(1367个)，总标注框数达6442个。数据集已进行增强处理，图片清晰度高，采用矩形框标注。压缩包包含图片、XML和TXT三个文件夹，每个类别1911个文件。注意YOLO格式的类别顺序以classes.txt为准。

2025-07-17 22:05:16 115