数据集格式：PascalVOC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)：8144标注数量(xml文件个数)：8144标注数量(txt文件个数)：8144标注类别数：196标注类别名称:[“AMGeneralHummerSUV2000”,“Acura

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数据集格式：PascalVOC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)：3000标注数量(xml文件个数)：3000标注数量(txt文件个数)：3000标注类别数：1标注类别名称:["shouqiang"]每个类别标注的框数：shouqiang

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VOC-YOLO数据集转换，一条龙服务，包含数据增强文章目录前言一、VOC转YOLO二、YOLO数据增强1.需要什么增强就保留，不需要就注释三、划分YOLO数据集总结前言VOC-YOLO数据集转换有步骤好上手，跟随脚步修改路径即可一、VOC转YOLOimportxml.etree.ElementTreeasETim

数据集格式：PascalVOC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)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBli

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数据集名称：船舶目标检测数据集数据集规模：该数据集包含12,000张带标注的图像，专注于船舶目标的检测。标注格式：数据集提供了两种常用的标注格式：VOC和YOLO格式，这两种格式广泛应用于目标检测任务中。VOC格式：通常包含XML文件，其中详细记录了每个目标的位置信息（边界框）、类别

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在电力行业电气领域，数据集扮演着至关重要的角色。这些数据集涵盖了从发电到用电的各个环节，包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰

通用目标检测标签可视化工具在目标检测的任务中，我们通常需要对检测结果进行可视化，以便更好地理解模型的性能。本文将介绍一个通用的目标检测标签可视化工具，该工具支持读取VOC格式（XML）、COCO格式（JSON）和YOLO格式（TXT）的标签，并将这些标签以边界框的形式绘制在对应的图像上。工具

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数据集格式：PascalVOC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)：2001标注数量(xml文件个数)：2001标注数量(txt文件个数)：2001标注类别数：1标注类别名称:["plate"]每个类别标注的框数：plate框

分享：Bubbliiiing的学习小课堂博主的专栏《睿智的目标检测》中对Faster-RCNN有较为详细的描述。CSDN 链接：睿智的目标检测27——Pytorch搭建FasterR-CNN目标检测平台源代码下载  ：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorchB站讲解链接：配置Tensorflow+Keras