针对电力场景中输电线均压环的歪斜问题，本数据集提供了303张高精度标注图片，用于目标检测任务。数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式，每张图片都配备了对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。VOC格式文件包含了图像的矩形框标注信息，而YOLO格式则为每张图片提供了对应的文本文件，其中标注了检测框的位置和类别信息。 该数据集被细分为两个类别，分别是“正常”(normal)和“歪斜”(skew)。在303张图片中，各类别标注的数量分别为：normal类161个标注框，skew类305个标注框，总计466个标注框。这些标注框通过labelImg标注工具绘制，使用矩形框对输电线均压环的位置进行了精确的标注。 数据集的使用注意事项包括：图片数量与标注数量一致，均为303个，且标注类别为2个。在使用这些图片进行模型训练时，需要注意到数据集是经过图片增强处理的，因此在下载之前应仔细查看图片预览以确保图片质量满足研究和开发需求。此外，开发者应明确数据集本身并不保证训练出的模型或权重文件的精度，但数据集所提供的图片和标注信息是准确且合理的。 数据集中的图片预览和标注例子对于理解标注规则和格式十分有帮助，这为研究人员和工程师在进行电力场景目标检测模型训练时提供了直观参考。通过研究和利用这个数据集，可以在电力设施维护、输电线路检测等应用场景中提高歪斜均压环的自动识别能力，进而提高电力系统的安全性和可靠性。

数据集缺陷类型：划痕、凹痕、裂缝共1456张。 文件包括： Annotation：xml文件格式，共1456张。 images：所有缺陷图片jpg，1456张。 test：测试集图片jpg，100张。 val：验证集图片jpg，113张。 txt：标注图片YOLO格式的txt文件，1456个txt。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，它通过单一神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射来进行目标检测。YOLO的性能卓越，它可以在保证较高准确度的同时，实现快速的检测速度。这种特性使其在需要实时处理的应用场景中表现尤为出色，如自动驾驶、视频监控、工业检测等领域。 本数据集针对轴承缺陷检测而构建，包含1456张标注清晰的图像，这些图像涵盖了轴承在使用过程中可能出现的三种主要缺陷类型：划痕、凹痕和裂缝。这些缺陷类型对于轴承的性能和寿命有重要影响，能够被及时检测出来对于保障机械设备的稳定运行具有重要意义。 数据集中的图像全部以jpg格式存储，包括了标注图像和未标注图像。标注图像配有YOLO格式的标注信息，即xml文件和txt文件。xml文件格式用于描述图像中每个目标的位置和类别信息，而txt文件则包含了YOLO格式的标注数据，这种格式通常包含类别ID、目标中心点坐标以及目标的宽度和高度信息，使得YOLO模型能够直接读取并用于训练和预测。除此之外，数据集还划分为训练集、测试集和验证集。训练集用于模型的学习过程，测试集用于评估模型性能，验证集则用于模型调优和参数设置。 利用这样的数据集进行训练，目标检测模型能够学会识别和分类轴承缺陷。这对于提高轴承质量控制和预防性维护具有重要的实际应用价值。由于轴承是各种机械设备中的关键部件，因此缺陷检测的准确性直接关系到整个系统的安全性和可靠性。 值得注意的是，数据集的质量直接影响着模型训练的效果。因此，在收集数据时，要确保图像多样性、清晰度以及标注的准确性，以减少过拟合的风险，并提高模型的泛化能力。此外，合理的数据划分也是必要的，确保测试集和验证集能够有效地反映模型在未见数据上的表现，从而达到准确评估模型性能的目的。 本数据集为研究和开发基于YOLO的轴承缺陷检测模型提供了一个良好的起点。通过这个数据集，研究人员可以训练出更为精确和高效的检测模型，以应对工业生产中轴承缺陷检测的挑战，从而提高工业生产的自动化水平和产品的质量保证。

学生行为StudentBehavior​​Dataset 数 据 集共1810张学生课堂 图像，包括“ Focused 专注听讲”、“ Reading 阅读 ”、“ Hand Movement 手部动作 ”、 “ Head Down 低头 ”、 “ Looking Aside 侧视 ”和“ Sleeping 睡觉 ” 等六种 类型，每张图像 的大小为640像素x640 像素。图像数据集划分为1268 张图像作为训练集，361 张图像作为验证集，181张图像作为测试集。

数据集名称：课堂行为检测数据集（基于YOLOv8的目标检测） 数据集描述： 本数据集面向基于 YOLOv8 的课堂行为目标检测任务，旨在实现对学生在教室内典型行为（如举手、睡觉、阅读、书写、使用手机、交谈、转头等）的精确识别与定位。数据采集自真实教学场景，涵盖多个时间段、角度与环境条件，具备良好的多样性、代表性和实际应用价值，适用于智慧教育、课堂行为分析、教学管理等多个场景。 数据特点： 标注类型：采用YOLO格式，提供边界框坐标与行为类别标注； 行为类别：覆盖典型课堂行为（支持自定义扩展类别）； 图像数量：训练集-3192张； 分辨率：统一/多种分辨率（如有特殊说明可补充）； 适用模型：适配YOLOv8及主流目标检测模型； 应用场景：智慧教室、教学管理、课堂行为分析、人机交互等。 应用价值： 该数据集可广泛应用于智慧教育领域，有助于构建基于计算机视觉的课堂行为分析系统，提升教学过程的可视化管理水平，实现课堂纪律自动评估、学生参与度分析等功能，助力教育信息化发展。

小麦病害检测数据集VOC+YOLO格式1882张4类别.docx

一、基础信息 数据集名称：发票目标检测数据集 图片数量： - 训练集：57张图片 - 验证集：8张图片 - 测试集：6张图片 分类类别： Invoice（发票）：专注于文档图像中发票区域的检测与定位。 标注格式： YOLO格式，包含边界框坐标，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG图片，来源于真实文档扫描场景。 二、适用场景 财务文档自动化处理： 构建AI模型自动检测和定位图像中的发票区域，适用于报销系统、电子会计软件等场景，提升票据处理效率。 物流与供应链管理： 集成到文档扫描应用中，快速识别货运单据中的发票信息，优化仓储和运输流程。 OCR预处理系统： 作为前置模块，精准定位发票区域后提取关键文本（如金额、日期），增强光学字符识别的准确性。 教育与实践工具： 用于计算机视觉教学，演示目标检测在文档处理中的实际应用，适合算法入门训练。 三、数据集优势 标注精准与一致性： 所有图片统一采用YOLO格式标注边界框，确保发票定位的精确性，减少模型训练噪声。 任务适配性强： 专注于单一类别（发票）检测，数据高度聚焦，可直接用于目标检测算法（如YOLO系列）的快速部署。 实际场景覆盖： 数据源于多样化发票样本，涵盖不同版式和背景，增强模型在真实文档环境中的泛化能力。 易用性与兼容性： 标注格式兼容主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），支持即插即用，降低开发门槛。

数据集介绍：蚊子检测标注数据集，图片是单只蚊子在纸张上的场景，图片清晰，含有增强（通过图片旋转、明暗度对比、目标状态改变），下载时请务必考虑清楚。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：7651 Annotations文件夹中xml文件总计：7651 labels文件夹中txt文件总计：7651 标签种类数：1 标签名称:["mosquito"] 每个标签的框数： mosquito 框数 = 7660 总框数：7660 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰 图片是否增强：否 标签形状：矩形框，用于目标检测识别

个人手工标注，已检查，高准确度，含xml和txt（即VOC、YOLO）两种格式，可用于数据集训练 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)：295 标注数量(xml文件个数)：295 标注数量(txt文件个数)：295 标注类别数：1 标注类别名称:["mosquito"] 每个类别标注的框数： mosquito 框数 = 409 总框数：409 使用标注工具：labelImg

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144280306 文件放服务器下载，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)：2245 标注数量(xml文件个数)：2245 标注数量(txt文件个数)：2245 标注类别数：2 标注类别名称:["acrack","crack"] 每个类别标注的框数： acrack 框数 = 424 crack 框数 = 3627 总框数：4051 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

一、基础信息 数据集名称：绝缘子缺陷目标检测数据集 图片数量： - 训练集：234张图片 分类类别： - cracked_isolator（破裂绝缘子）：绝缘子表面或内部出现裂痕，可能导致绝缘性能下降。 - detonating_isolator（爆炸绝缘子）：绝缘子因内部缺陷或过载而发生爆炸，严重威胁电力设施安全。 - flashover_isolator（闪络绝缘子）：绝缘子表面发生闪络放电现象，通常由污秽、潮湿等因素引起。 - isolator（绝缘子）：正常状态下的绝缘子，用于支撑导线和防止电流回地。 标注格式：YOLO格式（边界框和类别标签） 数据来源：电力设施监控图像，涵盖多种工况和环境条件下的绝缘子状态。 二、适用场景 1. 电力设施智能巡检系统开发： 构建AI模型自动识别输电线路上绝缘子的缺陷状态（破裂/爆炸/闪络），替代人工巡检，提升电网安全监测效率。 1. 能源基础设施风险评估： 集成至电力设施健康管理系统，实时检测绝缘子异常，预防因设备故障导致的停电事故。 1. 电力设备维护决策支持： 通过缺陷定位与分类结果，指导维护人员精准制定检修计划，降低运维成本。 1. 工业安全监控解决方案： 应用于变电站、高压输电线路等场景的视觉监控系统，增强关键设备故障预警能力。 三、数据集优势 1. 缺陷覆盖全面： 包含绝缘子破裂、爆炸、闪络三种典型缺陷状态及正常样本，精准反映电力设备真实故障场景。 1. 标注专业可靠： 采用YOLO格式标注，边界框严格贴合缺陷区域，类别标注经电力领域专业知识校验。 1. 工业场景适配性高： 数据源自实际电力监控场景，覆盖不同角度、光照条件下的绝缘子图像，确保模型部署鲁棒性。 1. 任务扩展性强： 除目标检测外，支持绝缘子状态分类、异常定位等衍生任务，满足多样化工业检测需求。