数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml)
图片数量(jpg文件个数):1385
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标注类别数:2
标注类别名称:["y","n"]
每个类别标注的框数:
y count = 915
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使用标注工具:labelImg
标注规则:对类别进行画矩形框
重要说明:暂无
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[数据集][目标检测]骑电动车摩托车不戴头盔数据集VOC格式1385张_哔哩哔哩_bilibili数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml)图片数量(jpg文件个数):1385标注数量(xml文件个数):1385标注类别数:2标注类别名称:["y","n"]每个类别标注的框数:y count = 915n count = 1018使用标注工具:labelImg标注规则:对, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心,相关视频:C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测,用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度,使用C#调用libotrch-yolov5模型实现全网最快winform目标检测,C#调用yolov7进行目标检测winform开发,[数据集介绍][目标检测]城市道路垃圾数据集VOC格式892张,基于yolov8官方目标追踪botsort和bytetrack源码开发视频演示,基于yolov7+bytetrack实现实时目标追踪和人员徘徊统计最高70FPS,labelme json转yolo工具用于目标检测训练数据集使用教程,将yolov5封装成一个类几句代码实现目标检测任务,DCM文件转换工具使用教程https://www.bilibili.com/video/BV1Eh4y1Q7ff/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-646427.html
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