从多个茶园采集了不同品种、不同阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共采集1015张茶青图像，2万个实例，由于资源必须小于1GB，分为茶叶数据集1和2分别上传。使用labelImg标注工具将这些图像标注为无芽“noBud”、单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”、蒂头“stem”、其他杂物“others”，共8个类别。

变电站缺陷检测数据集是针对电力设施运行安全的重要研究工具，其包含了8307张图片，涵盖了17个不同的缺陷类别。这一数据集可适用于两种主要的目标检测格式：Pascal VOC格式和YOLO格式，但不包括图像分割所需路径的txt文件。每张图片都与相应的VOC格式的xml标注文件和YOLO格式的txt标注文件相匹配，后者仅用于记录标注目标的边界框信息。 数据集中的标注类别共计17个，覆盖了变电站中可能出现的各类常见缺陷。具体类别及其框数如下：变电站母线排母线缺陷（bj_bpmh）869个框、变电站母线排连接点缺陷（bj_bpps）723个框、变电站位置开关缺陷（bj_wkps）523个框、变电站导线与设备连接缺陷（bjdsyc）789个框、高压母线缺陷（gbps）654个框、变压器金属护板腐蚀（hxq_gjbs）1174个框、变压器金属护板压痕（hxq_gjtps）106个框、接地线缺陷（jyz_pl）410个框、开关柜与保护屏位置缺陷（kgg_ybh）362个框、设备三相不平衡缺陷（sly_dmyw）833个框、瓦斯抽采系统缺陷（wcaqm）567个框、无功补偿装置缺陷（wcgz）815个框、线路板缺陷（xmbhyc）383个框、绝缘子缺陷（xy）607个框、氧化锌避雷器缺陷（yw_gkxfw）729个框、硬母线缺陷（yw_nc）883个框、氧化锌避雷器瓷套污秽缺陷（ywzt_yfyc）331个框。所有类别的缺陷总框数达到10758个。 为了提升缺陷检测的准确性和效率，数据集的标注工作采用了labelImg这一广泛使用的工具进行。图像示例下载地址提供了一个可访问的链接，方便研究人员下载样本进行预览或进一步分析。 这一数据集的出现，对于电力行业自动化检测技术的发展具有重要的促进作用。它的精确分类和大量标注使得基于深度学习的图像识别模型能够在变电站缺陷检测领域进行有效的训练和验证，从而在电力系统运行维护中发挥积极的作用，提高电网运行的稳定性和安全性。

目标检测数据集是机器学习和计算机视觉领域的重要组成部分，它为模型训练提供了必要的学习材料。在本次介绍的数据集中，特别强调的是无人机拍摄的行人和车辆分类检测标注。数据集中的图片均为城市道路场景，涵盖了行人、各种类型的车辆共10种类别。数据集的格式支持Pascal VOC和YOLO两种标准格式，以便于不同目标检测模型的训练使用。 Pascal VOC格式是一种广泛使用的数据集格式，它包括jpg格式的图像文件和对应的xml格式的标注文件。YOLO格式则是另一种流行的格式，通常用于YOLO（You Only Look Once）模型训练，它需要txt文件来记录标注信息，格式简单直观。值得注意的是，该数据集没有包含分割路径的txt文件，只是包含了图像和对应的标注文件。 数据集包括8426张图片，每张图片都有对应的标注，标注的类别总数为10个。每个类别的具体名称及其对应的中文翻译分别是：awning-tricycle（遮阳三轮车）、bicycle（自行车）、bus（公共汽车）、car（汽车）、motor（摩托车）、pedestrian（行人）、people（人）、tricycle（三轮车）、truck（卡车）和van（面包车）。每个类别的标注框数量不同，其中行人和汽车的数量尤为突出，这可能与它们在城市交通中的普遍性有关。 数据集的标注工作是通过labelImg工具完成的，这是一个广泛用于图像标注的开源工具。标注规则中提到，对于每个目标类别，都采用矩形框来标明其在图像中的位置。而数据集的使用规则中强调，数据集本身并不保证使用它训练出来的模型或权重文件的精度，数据集只保证所提供的标注是准确且合理的。 文档中提供了下载链接，方便用户获取这个丰富的数据资源，以用于机器学习模型的训练和测试，从而在目标检测领域取得更好的研究成果。

目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在在图像或视频中自动定位并识别出特定的对象。YOLO，即“你只看一次”（You Only Look Once），是一种高效的目标检测算法，它以其实时处理速度和高精度而受到广泛关注。本系列教程——"目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"，将深入探讨如何利用YOLOV5这一最新版本的YOLO框架，对卫星遥感图像进行有效分析。 YOLOV5是YOLO系列的最新迭代，由Joseph Redmon、Alexey Dosovitskiy和Albert Girshick等人开发。相较于早期的YOLO版本，YOLOV5在模型结构、训练策略和优化方法上都有显著改进，尤其是在准确性、速度和可扩展性方面。它采用了更先进的网络结构，如Mish激活函数、SPP模块和自适应锚框等，这些改进使得YOLOV5在处理各种复杂场景和小目标检测时表现更加出色。 卫星遥感图像检测与识别是遥感领域的关键应用，广泛应用于环境监测、灾害预警、城市规划等领域。利用深度学习技术，尤其是YOLOV5，我们可以快速准确地定位和识别图像中的目标，如建筑、车辆、植被、水体等。通过训练具有大量标注数据的模型，YOLOV5可以学习到不同目标的特征，并在新的遥感图像上实现自动化检测。 在实战案例100讲中，你将了解到如何准备遥感图像数据集，包括数据清洗、标注以及数据增强。这些预处理步骤对于提高模型的泛化能力至关重要。此外，你还将学习如何配置YOLOV5的训练参数，如学习率、批大小和训练轮数，以及如何利用GPU进行并行计算，以加速训练过程。 教程还将涵盖模型评估和优化，包括理解mAP（平均精度均值）这一关键指标，以及如何通过调整超参数、微调网络结构和进行迁移学习来提高模型性能。同时，你将掌握如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如集成到无人机系统或在线监测平台，实现实时的目标检测功能。 本教程还会探讨一些高级话题，如多尺度检测、目标跟踪和语义分割，这些都是提升遥感图像分析全面性的关键技术。通过这些实战案例，你不仅能掌握YOLOV5的使用，还能了解深度学习在卫星遥感图像处理领域的前沿进展。 "目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"是一套详尽的教程，涵盖了从理论基础到实践操作的各个环节，对于想要在这一领域深化研究或应用的人士来说，是不可多得的学习资源。

在计算机视觉和目标检测领域，有一项技术被广泛应用于物体识别和定位，这就是YOLO（You Only Look Once）模型。YOLO以其速度快、准确性高而著称，它能够将目标检测问题转化为一个回归问题，并且在检测速度与检测精度之间取得了较好的平衡。随着技术的发展，YOLO系列不断更新换代，YOLOv1作为该系列的首个版本，虽然准确率和速度相比后续版本有所不足，但在当时仍具有重要的里程碑意义。 而Crowdhuman数据集是一个特别针对人群密集场景下的人体检测和跟踪任务所设计的数据集，它的出现在很大程度上推动了人群计数和人群分析技术的发展。该数据集不仅包含了大量的人群图片，还标注了人体的头部位置，这为研究者提供了丰富的信息用于训练和评估他们的模型。由于人群场景的复杂性，这对目标检测算法的性能提出了更高要求。 本数据集将YOLOv1的标注格式应用于Crowdhuman数据集，这意味着每张图片中的人数及其位置都被标注成YOLOv1可以识别的格式。这样的数据集不仅可以直接用于训练，而且还可以通过YOLOv1的网络模型来进行人群统计，实现快速准确的人数统计功能。这对于人流量密集的场合，如商场、车站、机场等场所的人群监控具有重要的应用价值。例如，可以用于商业数据分析、安全管理、资源分配等多个领域。 将YOLO格式应用于Crowdhuman数据集，不仅让模型可以快速地定位图片中的人体，还能进行人数统计，这无疑为研究者提供了一个实用的工具，同时也推动了YOLO系列算法在人群检测和计数领域的应用。通过使用这种特定格式的数据集，研究者可以更加专注于模型的优化和算法的改进，而不需要从零开始收集和标注数据，从而节省了大量的时间和资源。 在技术层面，YOLOv1采用的是一种端到端的训练方式，它将图像分割成一个个格子，每个格子负责预测中心点落在该格子内的物体边界框和类别概率。这种设计使得模型在进行目标检测时能够更加迅速，同时也保持了较高的准确性。此外，YOLOv1模型在实际应用中具有较好的泛化能力，能够处理各种不同环境下的目标检测问题。 人群检测和计数是计算机视觉中的一个难点，而Crowdhuman数据集的出现正是为了解决这一难题。通过本数据集，研究者可以在丰富的场景下训练他们的模型，从而提高模型对于遮挡、密集排列等多种复杂情况的处理能力。随着深度学习技术的不断进步，结合YOLOv1格式的Crowdhuman数据集将能更好地推动人群检测技术的发展，为实际应用提供更为准确和高效的技术支撑。

YOLO11与Crowdhuman数据集的结合应用 YOLO11（You Only Look Once Version 11）是一种广泛应用于计算机视觉领域的人工智能算法，尤其在实时目标检测中表现突出。Crowdhuman数据集是由微软亚洲研究院发布的一个大规模人群检测数据集，它包含了成千上万张复杂场景中的人物图像，并且在标注中特别关注了人群密度大、遮挡严重的情况。将YOLO11与Crowdhuman数据集结合，不仅可以提升目标检测模型的准确率，而且还能有效处理人群密集场景中的多目标检测问题。 具体来说，YOLO11算法的核心思想是将目标检测任务转化为回归问题，通过直接预测边界框的坐标以及目标的类别概率，实现快速准确的目标检测。它能够一次性处理整个图片，预测出所有可能的目标，因此拥有很高的处理速度。然而，传统的YOLO版本在处理像Crowdhuman这样复杂的数据集时，面临着挑战，因为人群场景中目标的数量多、相互之间遮挡严重，导致检测难度大大增加。 为了提升YOLO在人群场景中的表现，研究者们对算法进行了一系列的改进。其中的一个关键改进就是采用了更加复杂的网络结构以及引入注意力机制，这些改进可以使得模型更好地聚焦于关键目标，同时忽略那些对检测目标不够重要的信息。此外，在数据预处理和后处理阶段也进行了一些优化，比如采用了更加精细化的标注策略，以及更加智能化的非极大值抑制算法。 在实际应用中，使用YOLO11格式对Crowdhuman数据集进行标注有以下几个关键步骤：需要对数据集中的图片进行图像增强，以生成更多样化的训练样本。然后，采用标注工具为每一张图片中的每个人建立对应的边界框，并标注出他们的类别和位置。这一步骤是非常耗时的，需要非常仔细的工作来确保标注的准确性。接着，将标注好的数据输入到YOLO11模型中进行训练。在这个阶段，需要调整模型的超参数，比如学习率、批次大小和训练轮数等，以获得最佳的训练效果。通过在验证集上的测试来评估模型的性能，并根据测试结果对模型进行微调，直至满足实际应用的需求。 为了实现这些步骤，研究者们开发了各种工具和框架，比如Darknet、TensorFlow Object Detection API和PyTorch等。这些工具提供了丰富的接口和功能，使得从数据标注到模型训练再到模型评估的整个流程变得更加顺畅和高效。 值得注意的是，人群统计和分析不仅仅是目标检测那么简单，它还涉及到更深层次的计算机视觉问题，比如人群密度估计、行为理解以及人群异常行为检测等。因此，结合YOLO11和Crowdhuman数据集不仅可以提高目标检测的精度，还能为这些复杂问题的解决提供坚实的数据基础和技术支持。 YOLO11与Crowdhuman数据集的结合对于提升目标检测算法在人群场景中的表现具有重要意义。未来，随着算法的不断进步和数据集的持续丰富，我们有望看到在人群统计、公共安全以及智能监控等应用领域中取得更多的突破。

各个类别以及数量：自行车，小汽车，人，卡车，公交车，摩托车 'bicycle': 291, 'car': 1797, 'person': 1281, 'truck': 494, 'bus': 425, 'motorcycle': 328 数据集图片爬取于网络，自己手动进行标注 包含VOC、COCO、YOLO三个格式的数据标注样式 如有侵权，请联系我删除

调研了一下数据扩增的方法，无外乎是旋转、镜像、噪声、剪切等。 以上方式只能在原有的图像上进行简单的处理，目前这个方法参考语义分割中的copy_paste方法，将其适用于目标检测VOC数据集格式。 功能： 1、随机提取目标框。 2、单个或者多个目标框随机与其他图像进行结合生成新的图像数据 3、限制目标的位置，避免与结合图的目标框重叠（可自行进行删改） 4、增加数据的倍数设置，例如，你有10张图，倍数设置为10，那么在新的文件夹里重新生产100张图片，里面的位置随机。 5、可以看一下我的其他资源，有个普通扩增，两者可以结合，生成自己需要的数据。 注意：此资源仅限于个人学习适用！！！！！！

数据集-目标检测系列- 行李箱 检测数据集 suitcase ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 180 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

在建筑学领域，历史悠久的建筑风格的分类与研究是一个重要的分支，它不仅有助于我们理解和保护文化遗产，还能够帮助建筑师和设计师从传统中汲取灵感。本文所提到的“历史建筑风格分类数据集”显然是为了解决这一需求而设计的，它不仅是一个信息集合，更是一个研究工具，用于机器学习和深度学习模型的训练，特别是结合了YOLOv11的目标检测技术。YOLOv11（You Only Look Once版本11）是一种常用于实时对象检测的算法，其高效性和准确性在计算机视觉领域有广泛应用。 数据集中的建筑风格包含了中国传统的六大建筑派系：徽派、闽派、京派、苏派、晋派和川派。每一种建筑风格都有其独特的特点和历史背景，这些元素在数据集中得以体现。 徽派建筑以其精湛的雕刻艺术和砖雕、木雕、石雕“三雕”著称，常见于安徽等地。其装饰细腻精美，反映了徽商的富庶和品味。闽派建筑主要分布在福建地区，以砖木结构见长，它的特点是屋檐高挑、装饰精美，且大量使用了木材。京派建筑则以北京地区的官式建筑为代表，其建筑规模宏大、布局严谨，展现了皇家建筑的宏伟与庄重。苏派建筑以苏州园林为典型代表，其特点是精致典雅，造园艺术高超，追求自然与建筑的和谐共生。晋派建筑主要指山西一带的建筑，它以明清时期民居建筑为代表，注重雕刻装饰艺术，融合了北方建筑的雄浑和南方建筑的精致。川派建筑则以四川的吊脚楼等地方特色建筑为代表，其结构独特，适应了多山地形的特点。 该数据集的制作显然是一项费时费力的工作，它需要收集各个建筑派系的图像，并进行细致的标注，以适用于YOLOv11模型的训练。数据集的创建者所提到的辛苦费，其实是一种对于知识产权和劳动成果的合理报酬，这也反映了当前在学术界和数据科学领域对于知识产品价值的认可和尊重。 此外，数据集的用途广泛，不仅可以用于计算机视觉领域的研究和教学，还能广泛应用于历史建筑保护、城市规划、文化旅游等多个领域。例如，通过机器学习技术，可以对历史建筑进行自动化识别和分类，辅助于建筑修复、维护以及数字化存档。在文化旅游领域，可以开发智能导游系统，为游客提供关于历史建筑的详细信息和深度解读。 在处理和使用这类数据集时，研究人员需要遵守相关法律法规，尊重原始图像的版权，且不得用于非法用途。同时，对于数据集中的图像质量和标注准确性也有很高的要求，因为它们直接影响到模型训练的效果和最终的应用价值。 这个“历史建筑风格分类数据集”为我们提供了一个利用现代科技手段研究和传承中国传统文化的机会，通过对大量历史建筑图像的学习和分析，可以促进传统建筑艺术与现代科技的融合，推动文化遗产保护工作的现代化进程。