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 样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144125917 重要说明：数据集里面有很多增强图片请查看图片预览 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)：7958 标注数量(xml文件个数)：7958 标注数量(txt文件个数)：7958 标注类别数：9 标注类别名称:["Gloves","Helmet","Person","Safety Boot","Safety Vest","bare-arms","no-boot","no-helmet","no-vest"]

印度糖尿病视网膜病变图像（IDRiD）数据集是从印度一家眼科诊所的实际临床检查中获取的。所捕获的图像具有50º的视野，分辨率为4288 × 2848像素，并以jpg格式存储。最终数据集由516张图像组成，分为五类糖尿病视网膜病变（DR）和三类糖尿病黄斑水肿（DME），其特征根据国际临床相关标准进行了明确定义。数据集提供了典型的DR病变和正常视网膜结构的专家标注。它还提供了数据库中每张图像的DR和DME的疾病严重程度等级。此处仅提供DR和DME的严重程度等级。

350多幅苹果树上自然生长的苹果图像yolo-v8数据集 由Roboflow用户提供 注释数据集包含350多幅苹果树上自然生长的苹果图像。与其他现有的套装不同，这套套装试图捕捉白天自然光照射不同的树上生长的苹果。 训练数据由彼得·布洛赫家中苹果树的77张照片组成。照片拍摄后，将其分割成多个较小的图像，每个图像的分辨率为360×640像素。此数字被选为稍后在该项目中使用的CV摄影机的最低自然分辨率。

（手动整理）产业集聚水平数据集.txt

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，光伏面板红外图像热斑缺陷检测数据集，12736张标注好的数据集（3类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 3个类别：金色斑点、浅金色斑点、阴影。 图像分辨率为大分辨率RGB图片。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151869402 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

是一个专注于船舶性能分析的数据集，可在Kaggle平台找到。该数据集通过聚类技术对船舶的运行和性能数据进行分析，旨在揭示船舶性能的模式和规律，为船队优化和决策提供支持。该数据集包含了多种船舶的运行和性能数据，主要特征包括： 时间戳：记录数据的时间。 船速（节）：船舶的平均速度。 发动机功率（千瓦）：船舶发动机的输出功率。 航行距离（海里）：船舶在航行过程中覆盖的距离。 运营成本（美元）：船舶运行过程中的总成本。 每次航行收入（美元）：每次航行所获得的收入。 能效（每千瓦时海里数）：衡量船舶航行效率的指标。 船舶类型：如油轮、散货船等。 航线类型：如短途航线、沿海航线等。 天气条件：航行过程中遇到的天气情况。该数据集可用于多种分析和研究： 船队优化：通过聚类分析，航运公司可以了解不同类型船舶的性能表现，从而优化船队配置。 成本控制：分析运营成本与性能指标之间的关系，帮助航运企业降低运营成本。 能效提升：通过分析能效数据，识别高能效船舶的特征，为节能减排提供依据。 航线规划：根据航线类型和天气条件对船舶性能的影响，优化航线规划。

铁轨缺陷检测数据集NEU-DET的Yolo格式，即NEU-DET_Yolo.zip，是一个专门针对铁路轨道缺陷检测优化的数据集，并采用了YOLO（You Only Look Once）格式。YOLO是一种流行的实时目标检测系统，它将目标检测任务视为一个回归问题，将边界框的预测和分类同时进行。这种格式的数据集在机器学习和计算机视觉领域中非常有用，特别是在提高铁路安全性的应用方面。 NEU-DET_Yolo数据集是经过精心策划和标注的，它包含了用于训练和评估机器学习模型的大量图像和对应的标注信息。这些图像专门针对铁轨缺陷进行了拍摄，图像中的铁轨可能包含裂纹、压痕、剥离、锈蚀、断裂等缺陷类型。对于每一个缺陷，数据集会提供精确的位置标注，这些标注通常以边界框的形式出现，标注了缺陷的具体位置和大小。 数据集的组织结构遵循YOLO格式的标准，这意味着每个图像文件对应一个文本文件，后者包含了标注信息。在YOLO格式中，每个标注文件通常包含多行，每行对应一个对象的标注，行中的每个数字代表了该对象的位置和类别信息。通常，前四个数字表示边界框的中心点坐标、宽度和高度，接下来的数字表示对象的类别索引。 此外，NEU-DET_Yolo数据集可能还包括用于训练和测试的数据分割，以确保模型可以正确地学习到从数据中泛化的能力。分割可能将数据集分为训练集、验证集和测试集，这样研究人员可以使用训练集来训练模型，使用验证集来调整超参数，最后使用测试集来评估模型的性能。 在实际应用中，铁路轨道缺陷的自动检测技术可以显著提高铁路的安全性和维护效率。通过对铁轨缺陷进行实时检测，能够及时发现潜在的安全隐患，避免可能发生的事故，从而保障列车和乘客的安全。此外，使用自动化检测方法还可以减少人工检测的需求，降低维护成本，并提高检测的准确性和一致性。 YOLO格式的数据集因其在实时检测任务中的优势而被广泛应用，它的高效性和准确性使其成为目标检测领域的首选算法之一。而NEU-DET_Yolo作为一个针对特定应用优化的数据集，其在铁路轨道缺陷检测领域的应用前景十分广阔。随着机器学习技术的不断进步，该数据集有望在未来的智能铁路维护系统中发挥重要作用。

《Kitti数据集详解——以2011-09-30-drive-0027-synced-SELF.bag为例》 Kitti数据集，全称为Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago Dataset，是计算机视觉、自动驾驶以及机器人技术领域广泛使用的一个大型数据集。它包含了丰富的多传感器数据，如高分辨率RGB-D相机图像、同步的激光雷达（LiDAR）扫描、GPS/IMU数据等，为研究者提供了真实世界环境下的感知与定位问题的实验平台。标题中的“kitti-2011-09-30-drive-0027-synced-SELF.bag”文件是Kitti数据集中的一部分，用于特定场景的研究。 该数据文件以`.bag`格式存储，这是一种由ROS（Robot Operating System）系统使用的标准文件格式，用于记录ROS节点之间的消息通信。`.bag`文件可以包含多个主题（topics）的数据流，这些主题可能包括图像、点云、导航信息等。在这个案例中，“kitti_2011_09_30_drive_0027_synced SELF.bag”很可能是记录了2011年9月30日某个时间段内，自动驾驶车辆（drive-0027）上的传感器数据，并且这些数据是经过时间同步处理的，确保了不同传感器数据间的精确对应。 Kitti数据集主要分为以下几个部分： 1. **Image**: 提供了两台高分辨率的彩色相机（Image_0和Image_1）和一台近红外相机（Image_2）的图像数据，用于目标检测、识别和跟踪任务。 2. **Laser scans (Oxts)**: 包含了来自Velodyne HDL-64E LiDAR的3D点云数据，可以用于创建3D地图、障碍物检测和避障算法的研发。 3. **Calibration**: 提供了所有传感器的内在和外在参数，包括相机的焦距、畸变参数，以及相机和LiDAR之间的相对位置和方向，这对于准确地融合不同传感器的数据至关重要。 4. **GPS/IMU data**: 提供了车辆的地理位置和姿态信息，对于全局定位和SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法的开发非常有用。 5. **Ground truth**: 提供了人工标注的物体边界框，包括车辆、行人和骑行者的类别，有助于评估目标检测和追踪算法的性能。 对于“synced SELF”，这可能指的是数据的自我同步，意味着所有的传感器数据都是严格对齐的，这对于进行多传感器融合研究至关重要，比如将视觉信息与LiDAR数据结合以提升自动驾驶系统的性能。 在实际使用中，首先需要将`.bag`文件解压，然后通过ROS工具如`rosbag play`来回放数据，或者使用`rosbag info`查看文件内容。开发者可以根据需求订阅特定的主题，例如获取相机图像或LiDAR数据，进行进一步的分析和处理。 总结来说，Kitti数据集的“kitti-2011-09-30-drive-0027-synced-SELF.bag”文件是一个包含多传感器同步数据的珍贵资源，对于自动驾驶、计算机视觉、机器人导航等相关领域的研究者来说，它提供了一个真实世界的测试平台，可以帮助他们开发和验证各种算法，推动相关技术的进步。

在当今农业生产领域，对于农作物的病害检测与防治是提升作物产量和质量的重要手段。其中，苹果作为全球广泛种植的作物之一，其叶片病害的检测尤为关键。为了实现更高效、准确的病害识别，科研人员和农业技术开发者需要依赖大量的数据进行机器学习和深度学习模型的训练。因此，苹果叶片病害数据集的构建成为了这一领域的重要基础工作。 本次提供的数据集以yolo格式呈现，yolo（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它将对象检测作为一个回归问题来解决，直接在图像中预测边界框和概率。yolo格式的数据集通常包含图片文件以及对应的标注文件，标注文件中包含了每张图片内所有感兴趣对象的位置信息及类别。在本数据集中，每张苹果叶片图片都会对应一个标注文件，标注文件里详细标记了叶片上的病害区域，并标明了病害的种类。 数据集的构建对于机器学习模型的训练至关重要，因为它直接影响模型的准确性和泛化能力。为了满足不同的研究需求，数据集中的图片需要覆盖不同种类的苹果叶片病害，包括但不限于苹果腐烂病、炭疽病、褐斑病等多种常见病害。每一种病害在数据集中应有足够数量的样本，以便模型能够学习到不同病害的特征。此外，为了提高模型的鲁棒性，数据集还应该涵盖各种光照、天气条件下的叶片图片，并包含不同品种的苹果叶片。 利用本数据集训练得到的模型，可以在实际农业生产中快速、准确地识别苹果叶片上的病害，帮助农民及时采取防治措施，减少病害带来的经济损失。例如，模型可以集成到智能农业监控系统中，实时监测果园内的叶片健康状况。当系统检测到病害时，会自动发送警报给农民，提示进行化学防治或其他农业操作。 构建高质量的数据集不仅需要大量的实际拍摄和标注工作，还需要对数据进行严格的质量控制，包括确保标注的准确性、图片质量的一致性等。此外，还需要对数据集进行随机划分，形成训练集、验证集和测试集，以便对模型进行充分的训练和评估。 本数据集的提供对于促进农业病害检测技术的发展，以及提升农业生产的自动化和智能化水平具有重要意义。通过不断优化和扩展数据集，可以进一步提高病害检测模型的性能，从而更好地服务于农业生产实践。

【标题解析】 "美国查塔努加市共享单车骑行数据数据集"这一标题揭示了我们正在探讨的主题，即关于美国田纳西州查塔努加市的共享单车服务的使用情况。这个数据集聚焦于该城市的共享单车用户的骑行行为，提供了一系列与骑行活动相关的详细数据。 【描述详解】 描述部分提到了几个关键要素： 1. **注册性别**：数据可能包含用户注册时提供的性别信息，这可以用于分析不同性别的骑行偏好或使用频率。 2. **使用次数**：可能记录了每个用户或特定共享单车的使用频率，可用于评估共享单车系统的整体使用率和用户活跃度。 3. **骑行时间**：数据可能包含用户开始和结束骑行的具体时间，这有助于理解骑行的高峰时段，为调度和管理提供参考。 4. **骑行时长**：骑行时长数据能揭示用户的平均骑行距离和速度，对了解用户需求和优化服务有重要作用。 5. **起点和终点经纬度坐标**：这些信息对于绘制骑行路线，分析热点区域（如受欢迎的起始和目的地），以及规划和优化共享单车站点布局至关重要。 【标签关联】 标签"共享单车"和"共享自行车"指的是同一种城市公共交通方式，它们强调的是公共交通资源的共享理念。"智慧城市"和"智慧交通"则将此数据集置于更广阔的背景下，指出这些数据在构建智能、可持续的城市交通解决方案中的价值。通过分析这些数据，城市管理者可以提升公共服务效率，优化交通规划，减少拥堵，促进环保出行。 【内容扩展】 在分析这个数据集时，我们可以关注以下几个方面： 1. **用户行为模式**：通过统计使用次数和骑行时间，可以发现用户的出行习惯，如工作日与周末的差异，早晚高峰期的使用情况等。 2. **地理分布**：分析起点和终点的经纬度，可以绘制骑行网络图，找出热门区域，了解城市交通流动趋势。 3. **性别差异**：比较不同性别的骑行行为，可能揭示出性别间的使用偏好和骑行习惯。 4. **时间序列分析**：研究骑行数据随时间的变化，可以预测未来的使用趋势，帮助决策者做出相应的调整。 5. **健康与环境影响**：结合骑行时长和频率，可以估算共享单车对公众健康和碳排放减少的贡献。 这个数据集不仅提供了丰富的共享单车使用数据，还为城市规划、交通管理和公共服务优化提供了宝贵的参考资料。通过深入挖掘和分析，我们可以更好地理解查塔努加市的共享单车系统，从而推动智慧城市的建设。