数据集格式：VOC+YOLO格式
图片数量：6470张
标注数量(xml文件个数)：6470
标注数量(txt文件个数)：6470
标注类别数：1
标注类别名称：'pedestrian'
|----|------------|------|-------|
| 序号 | 类别名称 | 图片数 | 框数 |
| 1 | pedestrian | 6470 | 29587 |
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画水平矩形框
图片示例：
标注示例：
＜数据集＞车内视角行人识别数据集＜目标检测＞
深度学习lover2024-08-23 11:49
相关推荐
深蓝AI1 小时前
为什么 agent 的 demo 都很惊艳，上了生产就不靠谱M--Y1 小时前
LangGraph 工作流模式数字新视界2 小时前
信创动环监控在机房环境管理中的智能化应用与实践分析岁月宁静2 小时前
DeepSeek Harness 实战与架构解析：让 Agent 从“会聊”到“能交付”LiaoWL1232 小时前
NumPy 入门实战（二）：向量化与余弦相似度——从 ndarray 到 Embedding深蓝AI2 小时前
一个项目五个 AI 同时干活，Claude Code 怎么让它们不互相打架forest_092 小时前
多 Agent 协作第二课：交叉验证≠独立验证ZONGYUAN-ROOT3 小时前
【工具治理】Nginx换机丢16子域事故复盘dozenyaoyida3 小时前
AI与大模型新闻日报 | 2026-11-08泯泷4 小时前
AI Agent 工具设计：读完一百页 PDF，不等于真的看懂了