[数据集][目标检测]石油泄漏检测数据集VOC+YOLO格式6633张1类别

数据集格式:Pascal VOC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):6633

标注数量(xml文件个数):6633

标注数量(txt文件个数):6633

标注类别数:1

标注类别名称:["oil"]

每个类别标注的框数:

oil 框数 = 8754

总框数:8754

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:数据集里面有增强图片,请仔细查看图片斟酌下载。

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注

图片预览:

标注例子:

下载地址: https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89713930

相关推荐
边缘计算社区39 分钟前
FPGA与边缘AI:计算革命的前沿力量
人工智能·fpga开发
飞哥数智坊1 小时前
打工人周末充电:15条AI资讯助你领先一小步
人工智能
Tech Synapse1 小时前
基于CARLA与PyTorch的自动驾驶仿真系统全栈开发指南
人工智能·opencv·sqlite
layneyao1 小时前
深度强化学习(DRL)实战:从AlphaGo到自动驾驶
人工智能·机器学习·自动驾驶
海特伟业2 小时前
隧道调频广播覆盖的实现路径:隧道无线广播技术赋能行车安全升级,隧道汽车广播收音系统助力隧道安全管理升级
人工智能
CareyWYR2 小时前
每周AI论文速递(250421-250425)
人工智能
追逐☞2 小时前
机器学习(10)——神经网络
人工智能·神经网络·机器学习
winner88812 小时前
对抗学习:机器学习里的 “零和博弈”,如何实现 “双赢”?
人工智能·机器学习·gan·对抗学习
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
使用 LangGraph 和 Elasticsearch 构建强大的 RAG 工作流
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
娃娃略2 小时前
【AI模型学习】双流网络——更强大的网络设计
网络·人工智能·pytorch·python·神经网络·学习