<数据集>yolo 柑橘识别<目标检测>

数据集格式:VOC+YOLO格式

图片数量:579张

标注数量(xml文件个数):579

标注数量(txt文件个数):579

标注类别数:2

标注类别名称:fruit_on_tree、fruit_on_ground

|----|-----------------|-----|-------|
| 序号 | 类别名称 | 图片数 | 框数 |
| 1 | fruit_on_ground | 574 | 17334 |
| 2 | fruit_on_tree | 578 | 25319 |

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:

相关推荐
秦先生在广东9 小时前
Hallmark:一个拒绝“AI味“的设计技能工具深度解析
人工智能
老金带你玩AI9 小时前
Codex109天重置23次,明天还要再送一次
人工智能
kylin-运维9 小时前
k8s可视化看板嵌入AI助手(悬浮对话球)
人工智能·容器·kubernetes·aicoding
code_pgf9 小时前
LLM/MLLM 与世界模型在具身智能中的角色、局限与分类
人工智能
I-NullMoneyException10 小时前
0713|油价飙升、蓝牙致癌辟谣、AI推理成本、曼谷火灾、世界杯超清
人工智能·区块链
茶马古道的搬运工10 小时前
AI 深度技能之-解读PilotDeck(三)- 多角色协同开发
人工智能
蓝田~10 小时前
AI 图片与视频处理 — 从原理到实践
网络·人工智能·音视频
Metaphor69210 小时前
使用 Python 添加、隐藏和删除 PDF 图层
python·pdf·图层
丨白色风车丨10 小时前
【Python 计算机视觉】基于 Dlib+OpenCV 实现实时人眼疲劳检测(闭眼预警)
python·opencv·计算机视觉
每日综合10 小时前
焊牢工业“关节”:灵科超声波凭“中国精度”成为全球品牌
人工智能