智慧厨房不规范行为检测数据集是以Pascal VOC格式和YOLO格式组织的，包含了7510张高分辨率的jpg图片及其对应的标注信息。数据集中的标注类别共9种，分别为手套、口罩、口罩不规范佩戴、无手套、无帽子、无口罩、手持手机、帽檐向后和帽檐向前。每张图片都配有一个VOC格式的xml文件和一个YOLO格式的txt文件，通过矩形框标识出图片中相应不规范行为的位置。 该数据集的标注工具为labelImg，是常用的手动标注工具，能够帮助研究者快速准确地在图像中进行目标框的标注。标注规则相对简单明了，只需使用矩形框对图像中的不规范行为进行标注。数据集中涵盖了7510张图像，每张图像都包含对应的标注文件，没有分割路径信息，不包含训练模型或权重文件，也不保证模型精度。 9个标注类别涉及了厨房工作人员在卫生和个人防护方面的常见不规范行为，这些行为包括个人防护装备（PPE）的缺失或不当使用。例如，手套（gloves）和口罩（mask）的正确佩戴是防止食物污染和病毒传播的重要措施，而口罩不规范（mask_improperly）标注类别则涵盖了口罩佩戴不正确的情况。无手套（no_gloves）、无帽子（no_hat）和无口罩（no_mask）的标注类别涉及缺少相应防护装备的情况。手持手机（phone）在操作过程中被认为是一种不卫生的行为，可能造成食物污染。而帽檐向后（visor_back）和帽檐向前（visor_forward）则关注厨师帽佩戴是否规范。 数据集中的标注总框数达到了62832个，这意味着每张图片平均有8.37个矩形框用于标注不同的不规范行为。在各个类别中，部分标注框数量差异较大，如visor_back类别框数最多，而mask_improperly的框数相对较少。这种差异可能反映了在实际厨房操作中某些不规范行为出现的频率更高。 这个数据集为研究人员提供了一个实用的资源，用于训练和评估针对厨房环境下的不规范行为检测模型。通过对这些数据的分析和模型的训练，可以进一步提高厨房工作人员的安全意识和卫生习惯，减少食物安全风险，增强厨房作业的安全性。

建筑墙壁红外热成像裂缝潮湿检测数据集是专门为红外热成像技术下的建筑缺陷检测设计的。它包含了306张建筑墙壁的红外热成像图片，并按照Pascal VOC格式和YOLO格式进行了标注。每张图片对应有VOC格式的XML文件和YOLO格式的TXT文件，用于记录图像中缺陷的位置和类别信息。数据集中的图片和标注信息总共分为两类，分别是“Crack”裂缝和“Moisture”潮湿。 在本数据集中，图片数量为306张，每张图片都配有相应的标注信息。标注的信息同样有306条，包括XML和TXT格式的标注文件，这些标注文件中包含了精确的缺陷位置标注。标注类别总数为2个，标注类别名称分别是“Crack”和“Moisture”，分别代表裂缝和潮湿。其中“Crack”类别的标注框数为40，而“Moisture”类别的标注框数为560，总框数达到了600个，确保了数据集在缺陷检测方面的全面性。 该数据集使用了labelImg工具进行标注，这是一个常用的图像标注工具，允许用户为图像中的对象创建矩形标注框，并将其类别标记。标注规则简单明了，即通过矩形框标记出不同类别的缺陷区域。在数据集的结构设计上，虽然标注文件包含了jpg图片、XML文件和TXT文件，但不包含分割路径的TXT文件，这表明数据集专注于目标检测而非图像分割任务。 尽管数据集提供了准确且合理标注的图片，但制作方特别指出不对使用该数据集训练的模型或权重文件的精度进行任何保证。这意味着用户在使用这些数据进行模型训练时，应该自行验证模型的准确性和可靠性。 数据集的构建考虑了真实场景的需求，适合用于建筑检测、红外热成像分析以及计算机视觉领域的研究和开发。它能够帮助研究者开发和验证新型的缺陷检测算法，提高自动化检测的精度和效率。对于工程师和研究人员来说，这个数据集提供了宝贵的资源，可以节省大量的人工标注时间和成本，同时提升检测技术的创新和应用。 另外，本数据集的发布不附带任何关于模型训练结果的承诺，使用方需要自行对结果负责。这可能是为了规避潜在的法律责任，也提示用户在使用数据集时需要谨慎，确保数据集的适用性和所训练模型的可靠性。 本数据集是针对建筑红外热成像缺陷检测领域的一项重要资源，通过提供大量的有质量标注数据，推动了相关领域研究的进步，并为实践中的缺陷检测提供了强大的支持。通过这套数据集，研究人员和工程师能够更加高效地训练出适用于不同场景的检测模型，进而提高建筑工程质量检测的准确度和效率。

建筑墙壁损伤缺陷检测是一个专门针对建筑物墙面的损伤和缺陷识别和分类的领域。随着计算机视觉技术的发展，利用深度学习和机器学习方法对建筑物的损伤缺陷进行检测已经成为可能。为支持这一研究和应用，现有一个专门的数据集，命名为“建筑墙壁损伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6872张19类别”。 该数据集采用两种通用的数据标注格式：Pascal VOC格式和YOLO格式。Pascal VOC格式是计算机视觉领域常用的数据集格式，包含图片文件（jpg）和相应的标注文件（xml），而YOLO格式是用于训练YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的数据格式，包含图片文件（jpg）和对应的标注文件（txt）。需要注意的是，此数据集不包含分割路径的txt文件。 数据集共包含6872张图片，每张图片都有对应的标注信息。这些图片和标注信息被分为19个不同的类别，每个类别都用一个唯一的字符串标识。标注类别名称包括但不限于：ACrack、Bearing、Cavity、Crack、Drainage、EJoint、Efflorescence、ExposedRebars、Graffiti、Hollowareas、JTape、PEquipment、Restformwork、Rockpocket、Rust、Spalling、WConccor、Weathering、Wetspot。每个类别对应的矩形框数量不一，例如“Cavity”类别有8119个标注框，“Rust”类别有12844个标注框等。总共有54179个标注框，说明了数据集中每个类别图像缺陷的详细分布。 该数据集通过使用标注工具labelImg来完成数据的标注工作。在进行标注时，会对各类缺陷进行矩形框标注。此类标注方式有利于训练目标检测模型，使其能够学习如何识别和定位不同类别的损伤缺陷。 此外，数据集的制作团队明确表示，该数据集仅提供准确且合理标注的图片，不对通过使用该数据集训练得到的模型或权重文件的精度进行任何保证。同时，数据集提供了图片预览以及标注例子，以帮助研究人员和开发者更好地理解和使用数据集。 该数据集可以广泛应用于建筑安全检测、城市基础设施维护、历史遗迹保护以及相关领域的研究和实际工程中。利用该数据集训练得到的模型可以实现自动化检测，提高检测效率和准确性，为建筑安全和维护工作提供强有力的技术支持。

手语检测数据集VOC+YOLO格式9648张80类别，这个数据集的特点在于其规模和格式。它包含了9648张jpg格式的图片，并且这些图片都配有对应的标注文件，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。VOC格式广泛应用于目标检测领域，而YOLO格式则因其速度快、效率高而受到许多研究者的青睐，两者结合使得该数据集能够同时满足学术研究和工程实践的需求。 数据集包含了80种不同的手语类别，涵盖了人们在日常交流中常见的手势。这些手语类别具有广泛性和实用性，例如包含了食物、饮料、餐具、支付方式、日常问候等类别。每个手势类别都有相应的标注信息，包括了该类别在图片中的具体位置，以框的形式表现出来。这种详细而具体的标注方式，对于机器学习和深度学习模型的训练来说是非常重要的，它能够帮助模型准确学习和识别各种手势。 具体到每个类别的标注框数量，例如"additional"类别有133个框，"alcohol"类别有107个框，直到"what"类别，每个类别都明确标注了具体数量。标注框的数量在一定程度上反应了该手势类别的复杂性和出现频率，这对于评估模型在不同类别的检测准确性和泛化能力尤为重要。 此外，数据集的标注类别名称详细列举了所有80个类别，而且特别注明了YOLO格式类别顺序不是按照列表顺序，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准。这样的说明使得使用该数据集的研究者或开发者可以明确了解如何使用标注信息，确保模型的训练过程准确无误。 这个手语检测数据集的详细信息包括图片和标注的数量、格式和类别名称等，为进行手语识别、手势检测研究的专业人士提供了宝贵的资源。通过使用这个数据集，可以开发出更准确、高效的模型，进而推动手语识别技术的发展，让听障人士在与他人交流时获得更便捷的技术支持。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144196612 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 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)：6042 标注数量(xml文件个数)：6042 标注数量(txt文件个数)：6042 标注类别数：21 标注类别名称:["Arrester body","Arrester voltage equalizing ring","Breaker","Breaker connector","Breaker support insulator","Casing connector","Casing general hat","Casing porcelain sleeve","Casing pressure equalizing ring","Current transformer connector","Current transforme

样本图参考：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143498506，文件太大放服务器了，请先到资源详情查看然后下载 重要说明：数据集有部分是增强的，就是4张图片拼接成一张的，请查看图片预览，确认符合要求再下载 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)：4629 标注数量(xml文件个数)：4629 标注数量(txt文件个数)：4629 标注类别数：4 标注类别名称:["Heavy Damage","Minor Damage","Moderate Damage","Undamage"]

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

在智慧农业领域，作物成熟度的精准判别是实现高效生产管理的核心环节。针对番茄这类规模化种植的果蔬作物，基于计算机视觉与机器学习的自动化检测技术正成为解决传统人工分拣效率低、主观性强等问题的关键方案。YOLO作为目标检测领域的主流算法，以其卓越的实时性与检测精度，为农业场景下的大规模图像数据处理提供了理想的技术框架。 本数据集聚焦番茄成熟度检测任务，包含5560张精细标注的图像，完整覆盖绿果（未成熟）、半熟（半成熟）、完熟（完全成熟）三个核心成熟阶段。标签体系精准定义了番茄的成熟状态，为YOLO模型的训练提供了高质量标注数据，确保模型能精确识别不同成熟阶段的视觉特征——绿果呈现均匀青绿色，半熟果实可见红绿斑驳的转色过渡，完熟果实则以鲜艳红色为主色调。 在农业生产实践中，成熟度检测模型的精准度直接影响采收时机决策与果实品质分级，对降低人工成本、减少采收损耗、提升商品果率具有重要意义。

重要说明：葡萄叶都是单个子叶，部分图片有增强，请认真查看下面样本图，确认符合要求再下载 样本图参考：https://blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143460673 温馨提示：文件太大放服务器，请先到资源详情查看然后下载 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：4 标注类别名称:["anthracnose","black_rot","healthy","mildiyo_owny_Mildew_uzum"]

本数据集名为“3D打印缺陷检测数据集”，采用VOC+YOLO格式，共包含5864张图像，分为三个类别，用于3D打印缺陷的视觉检测。数据集由1/3的原始图像和2/3的增强图像组成，所有图像均配有详细的标注信息。标注工具有labelImg，其中标注类别包括“spaghetti”、“stringing”和“zits”，分别对应3D打印中的不同缺陷类型。 在数据集格式方面，遵循Pascal VOC格式和YOLO格式标准，包含了5864张jpg格式的图片，每个图片均配有相应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。xml文件中记录了图片的元数据和标注信息，而txt文件则以YOLO格式提供了标注框的详细坐标和类别信息。标注信息准确地反映了图像中存在的缺陷区域。 具体来说，每个类别在数据集中标注的框数为：“spaghetti”框数为9339，“stringing”框数为2353，“zits”框数为30427，总标注框数达到了42119。这为训练高精度的3D打印缺陷检测模型提供了丰富的数据支持。 值得一提的是，类别名称在YOLO格式中的顺序并不与VOC格式中的名称顺序相对应，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准。这样的设计可能是为了满足不同标注系统之间的兼容性和切换需要。使用该数据集的用户需要根据此文件确定类别与编号之间的对应关系。 在使用数据集时，用户需要理解数据集并不提供任何关于模型训练效果或权重文件精度的保证。这表明用户在使用数据集进行模型训练时，需要自行验证模型的性能，并对结果负责。 该数据集为3D打印缺陷检测提供了大量经过精心标注的图像，格式规范且详尽，支持了VOC和YOLO两种主流标注格式，为研究者和开发者提供了便利，特别是在图像识别和机器学习领域的应用前景广阔。