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

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)：9973标注数量(xml文件个数)：9973标注数量(txt文件个数)：9973标注类别数：4标注类别名称:["Glioma","Meningioma","NoTumor","Pitu

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)：1103标注数量(xml文件个数)：1103标注数量(txt文件个数)：1103标注类别数：6标注类别名称:["MuXianBaoHuPing","ZhiLiuPeiDianPing"

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)：7327标注数量(xml文件个数)：7327标注数量(txt文件个数)：7327标注类别数：2标注类别名称:["fight","nofight"]每个类别标注的框

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)：889标注数量(xml文件个数)：889标注数量(txt文件个数)：889标注类别数：7标注类别名称:["Chave_H_230kV","Chave_V_230kV","DISJUNT

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)：3930标注数量(xml文件个数)：3930标注数量(txt文件个数)：3930标注类别数：7标注类别名称:["arrester","breaker","bushing","curre

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

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)：2154标注数量(xml文件个数)：2154标注数量(txt文件个数)：2154标注类别数：4标注类别名称:["debris","ground","side","side_cut"]

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)：10106标注数量(xml文件个数)：10106标注数量(txt文件个数)：10106标注类别数：3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","pla

 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)：10106标注数量(xml文件个数)：10106标注数量(txt文件个数)：10106标注类别数：3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","p

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)：303标注数量(xml文件个数)：303标注数量(txt文件个数)：303标注类别数：2标注类别名称:["normal","skew"]每个类别标注的框数：norm

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

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)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：2标注类别名称:["nut","screw"]每个类别标注的框数：nut

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)：4030标注数量(xml文件个数)：4030标注数量(txt文件个数)：4030标注类别数：2标注类别名称:["Attentiveeye","Drowsyeye"]每个类

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

 背景：今天跟着我们算法工程师学了几分钟的算法模型训练，她讲到目标检测常用的数据集是COCO和VOC，我不知道啥是数据集，更加不知道这两个是什么，它们有什么用，于是我简单了解了一下子~要解决的问题： 什么是数据集？COCO和VOC是什么？它们分别是什么格式？问题1：什么是数据集？数据集

数据集介绍：PCB板表面缺陷检测数据集，真实采集高质量PCB板表面含缺陷图片数据，数据集含多款不同PCB板高清表面图片数据，包括俯拍正拍、旋转拍摄姿态。数据标注标签包括missing_hole、mouse_bite、open_circuit、short、spur、spurious_copper六个缺陷类别；适用实际项目应用：P

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)：8307标注数量(xml文件个数)：8307标注数量(txt文件个数)：8307标注类别数：17标注类别名称:[“bj_bpmh”,“bj_bpps”,“bj_wkps”,

前言在模型训练的学习中voc和coco是最常见的两种格式，并且经常需要互相转换，本篇提供coco数据集转voc数据集的方法。coco格式分析COCO的全称是CommonObjectsinCOntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MSCOCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。

环境：python3.8labelme=5.0.11、使用labelme标注工具直接在命令行安装或者在anaconda下面新建虚拟环境安装（避免污染环境，不用的时候可以直接delete该环境）直接命令行(base)安装 pipinstalllabelmelabelme创建虚拟环境安装，python版本选择3.8.x,打开AnacondaPromptconda

前言作为本系列第一篇文章，我分享一个模型训练过程中常用到的工具，voc数据集转coco数据集。在我做一些算法学习的时候，需要将voc数据集转coco放到yolo当中训练，但是在网上找了很多个都不是很好用，要不是会报错，要不是根本不能跑起来。为了节省在学习算法小伙伴的时间，我分享我在工作常

 下面是VOC2012数据集的目录格式├──VOCdevkit│├──VOC2012数据集根目录│├──Annotations标注数据的xml格式数据的目录│├──lImageSets│├└──Main训练集、验证集、测试集的

香蕉，是一种广受欢迎的热带水果，以其独特的香甜口感和丰富的营养价值而备受青睐。香蕉外观弯曲，呈长条形，果皮光滑，呈现出鲜亮的黄色，令人垂涎欲滴。在口感上，香蕉肉质细腻，口感绵软，甜而不腻，深受各个年龄段人群的喜爱。无论是作为早餐的一部分，还是作为零食、甜品，香蕉都是绝佳的选择。