1943总图像数 数据集分割训练组70％        1358图片有效集20％        381图片测试集10％        204图片预处理调整大小： 拉伸至640x640增强每个训练示例的输出： 290°旋转： 顺时针、逆时针、上下颠倒

如何训练自己的数据集——智慧化生产工地资产盘点，超大规模钢筋计数数据集，共23400组图像，多视角，多角度，多场景，采用voc方式标注。智慧化生产工地资产盘点，超大规模钢筋计数数据集，共23400组图像，多视角，多角度，多场景，采用voc方式标注。为了实现智慧工地资产盘点中的超大规模钢筋计

轮胎识别数据集，可对生产流水线里的轮胎图片标注，支持yolo，cocojson，vocxml格式的标注，一共785张采集图片 数据集分割训练组90％        706图片有效集6%    46图片测试集4%        33图片预处理调整大小： 拉伸至640x640自

游泳溺水识别数据集：对9984张原始图片进行YOLO，COCOJSON,VOCXML格式的标注，平均识别率在91.7％以上，可识别泳池或者水库中是否有人溺水。 数据集分割训练组98％        9818图片有效集％        0图片测试集2%        166图片

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2916Annotations文件夹中xml文件总计：2916labels文件夹中txt文件总计：2916标签种类数：1标签名称:["fire"]每个标签的框数：fire框数=9421总框数：9421图片清晰度（

睡岗和玩手机数据集，4653张原始图，支持YOLO，VOCXML，COCOJSON格式的标注数据集分割训练组70％        3257图片有效集20％        931图片测试集10％        465图片预处理没有采用任何预处理步骤。增强未应用任何增

无人机视角坦克检测数据集人交通工具房屋检测数据集目标检测带标注voc内含有img和groundtruth数量：3500+张目标：human、truck、vehicle、house、tank完整训练脚本fromultralyticsimportYOLO#加载预训练的YOLOv8m模型model=YOLO('yolov8m.pt')#训练模

前言一个目标检测项目需要自己找图片标注数据进行训练，训练需要YOLO格式，但数据增广需要VOC格式，该文记录如何将labelme标注的数据格式转为YOLO格式，再从YOLO格式转为VOC格式，只作为自己用的记录，如果你刚好也需要这么干，或者需要文中提到的某一种转换，也可以参考一下。文中有些代码是参考

随着可再生能源的迅猛发展，光伏发电已经成为全球能源转型的重要组成部分。在光伏电站的设计与运行中，光伏组件（通常称为太阳能电池板）和逆变器之间的匹配至关重要。合理的组件与逆变器配置可以最大化电能转换效率，提高系统的经济性与可靠性。一、光伏组件与逆变器的基本概念在深入

importtorchclassMaxState(torch.nn.Module):def__init__(self,hidden_dim,heads):super(MaxState,self).__init__()asserthidden_dim%heads==0,"Hiddensizemustbedivisiblebythenumberofheads."self.he

数据集概述数据集描述本数据集包含农村田间焚烧农作物秸秆等的图片，图片来源于网页爬取并自行标注，旨在用于训练和评估目标检测模型。数据集中共有221张图片，每张图片的分辨率为清晰，每张图片都有对应的VOC格式（XML）和YOLO格式（TXT）标注文件。标签种类为3种，总共有588个标注框。请注意

ping命令是一个常用的网络诊断工具，用于测试网络连接的连通性和质量。它的主要作用是确定一台主机是否可以到达，以及到达目标主机所需的时间和网络稳定性。作用：测试连通性:检查网络上两台主机之间是否存在连接。如果能ping通，说明网络连接存在。测量延迟(Latency):测量数据

一． 实验目的和要求目的存储管理的主要功能之一是合理地分配主存空间。请求页式管理是一种常用的虚拟存储管理技术。本实验的目的是通过请求页式存储管理中页面置换算法的模拟设计来了解虚拟存储技术的特点，掌握请求页式存储管理的页面置换算法。要求模拟页式虚拟存储管

背景使用gzip/bzip2/xz配合dockersave可以压缩镜像体积，使用管道传输时效率有何不同？试验$dockerimagelsros:jazzy-ros-coreREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZErosjazzy-ros-core82a20bffe6e26monthsago486MB$doc

 分类名:(图片张数，标注个数)crossing:(4635，4637)stop:(1341，1374)countdown_blank:(837，849)countdown_go:(925，940)go:(1239，1251)blank:(148，148)countdown_stop:(4,8)总数:(4950，9207)总类(nc):7类 人行道斑马线红绿灯检测数据集介绍数据集

 雨天道路目标检测数据集3600张雨天带标注vocyolo白天分类名:(图片张数，标注个数)car:(1134，10528)truck:(394，722)person:(387，1585)rider:(47，56)bike:(64，86)bus:(187，256)motor:(29，32)总数:(1150，13265)总类(nc):7类晚上分类名:(图片张数，标注

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

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

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)：1973标注数量(xml文件个数)：1973标注数量(txt文件个数)：1973标注类别数：3标注类别名称:["bu","jiandao","shitou"]每个类别标注的框