[数据集][目标检测]河道垃圾检测数据集VOC+YOLO格式2274张8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):2274

标注数量(xml文件个数):2274

标注数量(txt文件个数):2274

标注类别数:8

标注类别名称:["ball","bottle","branch","grass","leaf","milk-box","plastic-bag","plastic-garbage"]

每个类别标注的框数:

ball 框数 = 55

bottle 框数 = 1599

branch 框数 = 420

grass 框数 = 180

leaf 框数 = 255

milk-box 框数 = 255

plastic-bag 框数 = 392

plastic-garbage 框数 = 199

总框数:3355

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:数据集有些垃圾不好标注,最好下载后重新审核一下以期符合自己要求,主要是河道垃圾图片难找,图片有价值,比如水草标注一部分,这样可以在干净河道里面检测出来就行,所以整体标注质量部不算特别好,请仔细查看图片认真斟酌下载。

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/FL1623863129/89733314

相关推荐
ZOMI酱1 分钟前
【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系
人工智能·架构
deephub8 分钟前
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
人工智能·pytorch·深度学习·图嵌入
deephub40 分钟前
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
人工智能·深度学习·transformer·大语言模型·注意力机制
搏博1 小时前
神经网络问题之二:梯度爆炸(Gradient Explosion)
人工智能·深度学习·神经网络
KGback1 小时前
【论文解析】HAQ: Hardware-Aware Automated Quantization With Mixed Precision
人工智能
电子手信1 小时前
知识中台在多语言客户中的应用
大数据·人工智能·自然语言处理·数据挖掘·知识图谱
不高明的骗子1 小时前
【深度学习之一】2024最新pytorch+cuda+cudnn下载安装搭建开发环境
人工智能·pytorch·深度学习·cuda
Chef_Chen1 小时前
从0开始学习机器学习--Day33--机器学习阶段总结
人工智能·学习·机器学习
搏博1 小时前
神经网络问题之:梯度不稳定
人工智能·深度学习·神经网络
GL_Rain2 小时前
【OpenCV】Could NOT find TIFF (missing: TIFF_LIBRARY TIFF_INCLUDE_DIR)
人工智能·opencv·计算机视觉