目标检测数据集划分,txt格式的划分(训练集、验证集、测试集),只要填写绝对路径就可以把数据集的图片和标签划分好,但是注意,标签是txt格式的。
2022-10-27 09:07:21 3KB 目标检测数据集划分
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1裁剪(需改变bbox)2. 平移(需改变bbox)3. 改变亮度4. 加噪声5. 旋转角度(需要改变bbox)6. 镜像(需要改变bbox)7. cutout 需要增强多少以及运用什么增强可以自己设置。重点看387行到422行,自己修改需要的东西。513行以下设置自己的路径。
2022-10-27 09:07:20 22KB 目标检测 数据增强
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LED数据集可以直接用于目标检测,yolo系列目标检测用voc数据集,整体实验精度在90%左右。
2022-10-24 21:05:10 876.46MB LED数据集 目标检测
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该数据集适用于目标检测算法,如fasterrcnn、ssd、centernet、yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7
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3D目标检测数据集和算法介绍
2022-10-13 22:05:21 6.17MB 无人驾驶
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PCB电路板元件目标检测数据集(YOLO标签,1400张,9类目标)
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课堂检测数据集-VOC格式
2022-09-08 09:07:23 3.63MB 目标检测数据集
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包含一类目标:飞机。彩图,图片数量为1000张,尺寸为1024x1024,可用于目标检测算法的研究。标签保存到xml文件。
2022-09-06 10:33:28 304.23MB 人工智能 目标检测 飞机数据集 飞机图片
LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征,例如城市,乡村,山区和海洋。数据集中未考虑冰川,沙漠和戈壁等极端陆地环境。数据集中有3种目标类型:飞机,轮船(包括近海轮船和向海轮船)和油罐。所有图像总共标记了11k个独立边界框,包括4,724架飞机,3,025艘船和3,279个油罐。每个图像的平均目标数量为0.5。
2022-08-31 12:05:14 75B 深度学习 目标检测 数据集
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1.目标检测格式数据集,标签为yolo的txt格式 2.动物检测数据集,支持['bird','cat', 'cow', 'dog', 'horse', 'sheep']6种动物的检测 3. 提供3组训练好的YOLOV5模型 4.代码中包含图形化界面
2022-08-14 17:39:31 447.84MB yolov5 目标检测 数据集 深度学习