环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练。ss环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练 环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练

可以解决多个数据集重名问题，规范化数据集内的文件名。 YOLO数据集VOC数据集用UUID重命名图片和xml文件，包含修改xml内的path，只需要修改图片和xml的路径就可以使用。 # 1、打开xml文件 tree =ET.parse(xPath + xmlnewname) # 获xml文件的内容取根标签 root = tree.getroot() # print(root) # 2、读取节点内容 Events_object = root.find("folder")

目录结构如下： football_yolodataset ├─testset │ ├─images │ │ ├─Image601.jpg │ │ ├─Image610.jpg │ │ ├─Image611.jpg │ │ ├─...... │ │ │ │ └─labels │ │ ├─Image601.txt │ │ ├─Image610.txt │ │ ├─Image611.txt │ │ ├─...... │ │ │ └─trainset ├─images │ ├─10.jpg │ ├─11.jpg │ ├─12.jpg │ ├─...... │ │ └─labels ├─10.txt ├─11.txt ├─12.txt ├─......

YOLO数据集分割代码，将数据集分割成训练数据集和验证数据集。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

用于voc数据集的清洗，自动对应文件夹中的xml和jpg文件，并绘制目标检测框，将xml文件和图片放入一个命名为train的文件夹，程序放入和train同级的目录，运行程序，得到整理好的xml文件夹和img文件夹，同时取出部分图片绘制目标检测框

voc数据集格式转yolo数据集格式（直接划分成训练集和验证集）---目标检测数据集转换代码，python程序代码，自己当前在用，使用过程中只需要修改相应的路径即可。

适用于处理数据不均衡，通过数据增强扩充数据集，主要功能包含：加雨，雪，雾，倒置，随机黑框遮挡，曝光度，镜像，模糊，旋转，缩小等操作。

csgo yolo目标识别数据集，225张图片，均为已标注的内容。 适用于学习yolo目标识别的AI训练，为本人已使用过的数据集，百分百有效。 yolov5模型网址：https://github.com/ultralytics/yolov5

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