1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 随着人工智能领域的飞速发展，数据集的准备已成为机器学习与深度学习研究中至关重要的一步。对于计算机视觉领域而言，准确的图像标注是训练优秀模型的基础。在图像标注领域，labelme作为一种流行的标注工具，其产出的标注文件广泛用于各类计算机视觉项目中。而Yolo（You Only Look Once）系列是当前流行的实时目标检测系统，其中YoloV8是该系列的最新进展。将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集的需求日益增长，特别是在图像处理、自动驾驶、安防监控等实际应用场景中。 本项目源码的开发，旨在解决数据集格式转换的痛点，使得研究者和工程师能够更加高效地准备用于训练和测试的数据。通过该项目，用户能够将labelme标注工具产生的标注文件转换为YoloV8所支持的语义分割数据集格式。这样一来，用户不仅能够节省大量数据预处理的时间，还能够更好地利用YoloV8的强大功能进行模型的开发和应用。 项目的资源代码已经过严格测试，保证了其稳定性和可靠性。无论是计算机领域的毕业生设计课题、课程作业，还是人工智能和计算机科学与技术的专业人员，都可以将此项目作为学习和研究的参考。值得注意的是，源码仅供学习交流使用，禁止用于商业用途，以保护原创者的权益。 为了使用该项目，用户需要有一定的编程基础，特别是熟悉Python语言，因为项目代码是使用Python编写的。项目文件名称为labelme2YoloV8，这表明其主要功能是从labelme的标注数据转换为适用于YoloV8的数据格式。转换过程中可能涉及数据格式的解析、图像的处理和新格式数据的生成等技术环节。 该项目的推出，不仅为机器学习社区提供了便利，还促进了计算机视觉领域研究的深入。通过这样的开源项目，更多的研究者能够参与到前沿技术的实践与创新中，共同推动人工智能技术的快速发展。

基于matlab的 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化-内含数据集和源码.zip

yolov8训练自己的数据集（源码）

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时物体检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/126361009

yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接使用，最新yolov5口罩识别数据集。yolov5口罩识别数据集，这是基

一、源码包中有3300张火灾识别数据集，标准完成。 二、数据集在darknet/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下。 三、标注的xml文件在darknet/VOCdevkit/VOC2007/Annotations目录下。 四、训练自己的数据集步骤： 1、配置darkent 环境（网上教程很多，cpu、gpu均可） 2、对应目录下放置数据集和标注生成的xml文件 3、darknet根目录下执行./gen_files.py 4、darknet根目录下执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-voc-fire.cfg darknet53.conv.74 开始训练 （也可执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-tiny-fire.cfg 开始训练yolov3-tiny模型） 5、bakup下生成训练好的权重文件

水下海参数据集，包含一些水下海参图片和数据集

TMDB电影数据集分析 目录 关于该项目 数据集：选择了TMDB Kaggle数据集进行分析。 该数据集应有助于回答一些有关电影的有趣问题。 对于数据集中的每个电影（行），我们都有21个特征（列）来描述它； 例如预算，收入，用户评分和其他功能。 该项目是为Udacity Data Analyst纳米学位计划而构建的。 关键问题 电影预算与它们产生的收入之间有什么关系？ 更高的预算会转化为更高的收入吗？ 电影的预算与其受欢迎程度之间有什么关系？ 电影的播放时间与平均投票之间有什么关系？ 较长的电影收视率较低吗？ 但是，在意识到缺少预算和收入数据之后，提出了一系列新问题。 缺少收入和预算的数据标记为0.0而不是NaN，并且在运行df.isnan（）或df.info（）时未在早期数据检查中显示。 运行df.describe（）时，超过50％的数据为0.0，这引起了人们对缺失值的注意。

datasets:数据可视化类的数据集

电子销售分析 来自Keith Galli的实践数据集