数据集内容： 1. 多角度场景：监控摄像头视角，行人视角； 2. 标注内容：6个分类，['No_Entry', 'No_Left_Turn', 'No_Parking', 'No_Right_Turn', 'No_U_Turn', 'Stop']，分别为禁止通行、禁止左转、禁止停车、禁止右转、禁止掉头、减速慢行等； 3. 图片总量：3630 张图片数据； 4. 标注类型：含有yolo TXT格式； 数据集结构： TrafficSigns_yolo/ ——test/ ————images/ ————labels/ ——train/ ————images/ ————labels/ ——valid/ ————images/ ————labels/ ——data.yaml 道路交通标识检测算法的必要性： 1. 交通安全需求升级 随着全球汽车保有量突破15亿辆，交通事故已成为全球第九大死因。中国交通标志检测数据显示，约30%的交通事故与驾驶员未及时识别交通标志相关。例如，未遵守限速标志导致的超速事故占比达18%，未注意禁止转向标志引发的侧翻事故占比达12%。YOLO算法通过实时识别限速、禁止通行、警示标志等，可降低驾驶员反应时间需求，为自动驾驶系统提供关键决策依据。 2. 自动驾驶技术突破 L4级自动驾驶系统要求环境感知模块在100ms内完成交通标志识别。特斯拉Autopilot、Waymo等系统已将YOLO作为核心检测算法，其单阶段检测架构比Faster R-CNN等两阶段算法快3-5倍。YOLOv8在TT100K中国交通标志数据集上实现96.7%的mAP（均值平均精度），较YOLOv5提升8.2%，满足自动驾驶对实时性与准确性的双重严苛要求。

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，光伏面板红外图像热斑缺陷检测数据集，12736张标注好的数据集（3类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 3个类别：金色斑点、浅金色斑点、阴影。 图像分辨率为大分辨率RGB图片。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151869402 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

VOC2007数据集是计算机视觉领域中一个经典的目标检测数据集，由英国剑桥大学Visual Object Classes (VOC)挑战赛提供。这个数据集广泛用于算法开发和性能评估，尤其是对于目标检测任务。它包含了大量的图像，每个图像都标注了多个对象的边界框和类别信息，为研究者提供了丰富的实验材料。 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在在图像或视频中识别并定位出特定的对象。VOC2007数据集的设计就是为了推动这一领域的发展，它包含了20个不同的类别，如人、自行车、狗、飞机等，这些类别覆盖了日常生活中常见的物体。 该数据集分为训练集和验证集两部分。训练集用于训练机器学习模型，让模型学习如何识别和定位目标对象。而验证集则用于在模型训练过程中进行中期评估，帮助研究人员了解模型在未见过的数据上的表现，以便调整模型参数或改进算法。 VOC2007数据集的组织结构相当规范，主要包含以下部分： 1. 图像（Images）：存放原始的JPEG格式图像文件。 2. 预处理信息（Annotations）：XML文件包含了每张图像的注释信息，包括对象的边界框坐标、类别标签以及对象的数量。 3. ImageSets：该目录下的文件指定了训练集和验证集的具体图像列表，通常会有一个文本文件列出属于每个集合的图像ID。 4. SegmentationClass和SegmentationObject：这两个子目录分别存储了像素级别的分类掩码和对象掩码，有助于语义分割和实例分割任务。 5. VOC2007.tar：这是一个压缩文件，包含了VOC2007数据集的所有内容，包括上述提到的各种文件和目录。 使用VOC2007数据集进行目标检测时，通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：解析XML注释文件，将图像和对应的边界框信息加载到内存中。 2. 模型训练：采用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，利用训练集构建模型，并通过反向传播优化模型参数。 3. 验证与调优：使用验证集评估模型性能，通过精度、召回率、平均精度均值（mAP）等指标进行衡量，根据结果调整模型参数。 4. 测试：最终在未标注的测试集上进行测试，以评估模型的泛化能力。 VOC2007数据集不仅促进了目标检测技术的进步，还催生了许多经典的深度学习模型，例如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。随着时间的推移，虽然出现了更大型的数据集，如COCO，但VOC2007因其规模适中、标注精确，仍被广泛用作基准测试和算法开发。

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在诸多领域展现出了卓越的性能，其中活体检测技术就是其应用的代表之一。活体检测旨在区分图像或视频中的人类面部是否属于真实在场的个体，而非照片、视频或其他替代品的展示，这对于提升安全系统的可靠性具有重要意义。 在本项研究中，开发者选择了一个名为CelebA-Spoof的数据集进行活体检测模型的训练。CelebA-Spoof数据集是由真实人脸图像和各类伪造的人脸图像组成，包含了丰富的面部变化，如不同的表情、角度、光照条件等，这为模型提供了充分的学习材料。通过训练这一数据集，模型能够学习到区分真实与伪造面部的关键特征。 在训练过程中，使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，这是一种在图像识别领域表现出色的神经网络结构。经过多次迭代训练，模型逐渐学会了从输入的面部图像中提取有效的信息，并最终达到了在验证集上的高准确率——93.47%。这一准确率表明了模型在区分真实面部和伪造面部方面具有很高的判别能力。 为了进一步提高模型的实用性，研究者将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放式的模型格式，它使得模型能够在不同的深度学习框架之间自由转换，便于部署到各种硬件和软件平台上。例如，一个ONNX模型可以在Windows系统上通过Caffe2或ONNX Runtime运行，也可以在Android设备上通过NCNN库运行，大大提高了模型的应用灵活性和便利性。 在实际应用中，一个训练有素且高效易用的活体检测模型能够在门禁、支付验证、在线考试监控等多个场景中发挥作用。例如，在智能门禁系统中，系统通过活体检测技术可以有效防止不法分子利用照片或其他伪造手段进行欺骗；在在线支付场景中，通过活体检测确保交易双方身份的真实性，增加交易的安全性。 本项研究通过深度学习方法，利用CelebA-Spoof数据集训练出一个高准确率的活体检测模型，并成功将其转换为ONNX格式，为后续的模型应用提供了极大的便利。这不仅展示了深度学习在活体检测领域的巨大潜力，也为相关技术的落地应用提供了新的可能。

在现代工业自动化和智能交通系统中，图像识别技术的应用日益广泛。其中，渣土车作为城市建设和土木工程的重要运输工具，其运行监控和安全管理显得尤为重要。为此，开发了一个专用的渣土车数据集，它包含了2155张训练图片和539张验证图片，这些图片均按照YOLO格式进行标注，即“You Only Look Once”系统格式。YOLO是一种流行的实时对象检测系统，它将对象检测任务视为单个回归问题，直接在图像中预测边界框和概率。 该数据集的设计初衷是为了训练和评估计算机视觉算法在渣土车识别领域的表现。YOLO格式的数据集对于训练深度学习模型来说非常高效，因为它将图像划分成一个个网格单元，并预测这些网格单元中可能存在的对象以及这些对象的具体位置。在训练过程中，网络会对每一个网格单元预测B个边界框，每个边界框包含五个参数：x, y, w, h和置信度。其中，x, y表示边界框中心点相对于网格单元边界的位置，w和h分别是边界框的宽度和高度，置信度则是指边界框内含对象的概率与边界框准确性的乘积。 此外，每个边界框还对应一个条件类别概率数组，用于衡量边界框中是否包含某个类别的对象。YOLO的这种设计极大地提升了检测速度，并且在保持相对较高准确性的前提下，可实现实时的对象检测。这对于需要即时反馈的应用场景尤为重要，例如，交通监控、自动驾驶辅助系统等。 该数据集的制作涉及到了图像采集、预处理、标注等多个步骤。收集了大量渣土车在各种环境和条件下的图片，例如白天和夜晚、晴天和雨天、不同的背景等。对这些图片进行预处理，包括调整分辨率、增强对比度、裁剪和旋转等，以提高模型的泛化能力。根据YOLO格式的要求，对每张图片中的渣土车进行精确标注，标注内容包括渣土车的位置（边界框）以及类别信息。 使用该数据集训练的模型，可以应用于多种场景，比如城市交通监控系统中自动检测渣土车的违章行为，或是建筑工地的出入管理系统中，对渣土车进行计数和安全管理。数据集的发布对于促进相关领域的研究和应用具有重要意义，它能够帮助研究者和开发者快速建立起高效的检测系统，减少从零开始收集数据和构建模型的时间成本。 由于渣土车的数据集具有明确的应用目标和高质量的标注，该数据集也为深度学习和计算机视觉领域的研究者们提供了一个宝贵的资源。它不仅能够作为训练模型的基础，也能够用于评估新算法的性能，特别是在复杂背景和多样条件下的对象检测能力。 渣土车数据集是一个包含了大量精准标注的图片资源，专为YOLO格式对象检测系统设计，具有极高的实用价值和研究意义，能够有效促进交通监控和智能运输系统的智能化升级。

"道路病害检测数据集：包含5万3千张RDD图像，多类型裂缝与坑槽的精准识别，已划分训练验证集，支持YOLOv5至v8模型直接应用，Yolov8模型map值达0.75，高清1920x1080分辨率",道路病害检测数据集 包含rdd一共 5w3 张 包含：横向裂缝 0、纵向裂缝 1、块状裂缝 2、龟裂 3 、坑槽 4、修补网状裂缝 5、修补裂缝 6、修补坑槽 7 数据集已划分为训练集 验证集 相关YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8模型可直接使用的 Yolov8map值 0.75 1920*1080 ,道路病害检测; RDD数据集; 横向裂缝; 纵向裂缝; 块状裂缝; 龟裂; 坑槽; 修补网状裂缝; 修补裂缝; 修补坑槽; 数据集划分; YOLOv5; YOLOv6; YOLOv7; YOLOv8模型; Yolov8map值; 分辨率1920*1080,基于道路病害识别的多模式裂缝数据集（含YOLOv5-v8模型应用）

Yolov7训练自己的数据集（超详细教程）对应python源码，将数据集随机按比例分为训练集、验证集和测试集。并生成yolo系列训练时需要的.txt文件。适用于yolo全系列

我在训练yolov5 的时候，自己拍摄视频，提取帧，标记，划分训练集数据集，其中训练集1600张左右，验证集170张左右。标记使用的是labelimg，包含yoloTXT、Xml两种标注文件。可用于手势识别等。 剪刀、石头、布又称“猜丁壳”，是一个猜拳游戏。古老而简单，这个游戏的主要目的是为了解决争议，因为三者相互制约，因此不论平局几次，总会有胜负的时候。游戏规则中，石头克剪刀，剪刀克布，布克石头。 YOLO是当前目标检测领域性能最优算法的之一,几乎所有的人工智能和计算机视觉领域的开发者都需要用它来开发各行各业的应用。 YOLO的优势在于又快又准,可实现实时的目标检测。

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集