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。

AI City track 5数据集-voc-xml格式，这是一个特定应用于AI城市环境中的数据集，专门用于计算机视觉任务，特别是对象识别和图像标注。它包含736张图像，这些图像都是与城市交通环境密切相关的场景，其中标注了三种主要类别：戴头盔的人、未戴头盔的人以及摩托车。该数据集对于研究城市交通安全监控、人群行为分析、以及自动驾驶车辆视觉系统的开发等应用领域具有重要意义。 数据集中的所有图像都采用了PASCAL VOC（Visual Object Classes）格式的XML文件来标注，这种格式是图像识别和计算机视觉领域内广泛接受和使用的一种标注方式。每张图像对应一个XML文件，详细记录了图像中每个对象的位置、类别以及其他可能的属性信息。这样的数据集可以为机器学习算法提供训练样本，帮助模型识别图像中的对象，理解城市环境中的视觉信息。 数据集的构建是基于真实的城市交通场景，覆盖了各种天气、光照和复杂背景，这有助于训练出鲁棒性更强、泛化能力更高的模型。对于戴头盔和未戴头盔的人的区分，可能与交通规则的遵守以及安全意识的检测相关，这对于分析和提升城市交通安全具有潜在的应用价值。摩托车作为城市中常见的交通工具，其存在与否，以及是否正确使用安全装备，都是城市交通管理者关注的焦点。 数据集的发布，标志着对城市交通安全管理工具研究的深化。借助这样的数据集，研究人员可以开发更为高效的图像识别算法，用以实时监控城市交通环境，提升城市管理的智能化水平，减少交通事故发生的概率。例如，通过监控系统自动识别未戴头盔的摩托车驾驶人，可以即时预警或者采取干预措施，从而有效减少因交通事故造成的伤亡。 此外，该数据集的出现也可能促进相关软件开发工具和框架的发展，方便研究人员在城市交通监控、安全分析等领域快速部署和测试他们的模型。随着计算机视觉技术的进步，使用这类数据集训练出的模型将能够更好地服务于城市交通的智能化管理，为建设更加安全和谐的城市交通环境贡献力量。 AI City track 5数据集-voc-xml格式是一个针对城市交通安全监控特别设计的数据集，它集合了丰富的场景信息和精确的视觉标注，为推动城市交通管理的智能化、自动化提供了有力的数据支持，具有重要的研究和应用价值。

开关设备红外过热图像数据集，总共5500左右张图片，标注为voc(xml）格式，总共8类，分别为核心，连接部分，主体，负荷开关，避雷器，电流互感器，电压互感器，塑料外壳式断路器

竹签标注（xml格式）数据集（210张）

notepad++ 对比插件ComparePlugin和xml格式化插件，官网下载的插件。为了照顾大家不需要积分了

竹签数据集，已标注（xml格式），内含有210张图片

1)关闭Notepad++ 2)解压XmlTools 3)将xmltools子文件夹下的XMLTools.dll拷贝至Notepad++的plugins子文件夹 4)将ext_libs子文件夹下的所有dll文件拷贝至Notepad++的根目录(与notepad++.exe位于同级目录) 5)启动Notepad++，点击插件，可以看到XML Tools插件已加载。如要格式化XML文件，选择Pretty print开头的一系列选项均可。

目标检测下矿车数据集，包含原图和xml格式标签

1）程序功能：PHP导入与导出xml格式的Excel。 2）程序详解地址：http://blog.csdn.net/clevercode/article/details/46226461。 3）原创作品，出自"CleverCode的博客"，分类为《PHP程序员技术精粹》。 4）欢迎大家关注博客更多精彩的内容：http://blog.csdn.net/CleverCode。

YOLO目标检测数据集xml格式转txt格式，一键运行