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VOC2007数据集是一个经典的目标检测数据集，该数据集包含了20个常见的目标类别，涵盖了人、动物、交通工具等多个领域，共同11220图片。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，标签格式为VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测。
数据集点击下载：YOLO目标检测VOC2007数据集+11220图片+xml格式标签.rar
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目录 1 labelimg标注VOC格式和yolo格式介绍 1.1 voc格式 1.2 yolo数据格式介绍 2 voc格式数据和yolo格式数据相互转换 2.1 voc转yolo代码 2.2 yolo转voc格式代码 labelimg标注工具怎么安装和使用在我的博客中已经讲解了，有需要可以看看，博客。 VOC格式文件保存在和图像名
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)：1873 标注数量(xml文件个数)：1873 标注数量(txt文件个数)：1873 标注类别数：7 标注类别名称:[\\\"Boerner\\\",\\\"Leconte\\\",\\\"Linnaeus\\\",\\\"acuminatus\\\",\\\"arma
一个目标检测项目需要自己找图片标注数据进行训练，训练需要YOLO格式，但数据增广需要VOC格式，该文记录如何将labelme标注的数据格式转为YOLO格式，再从YOLO格式转为VOC格式，只作为自己用的记录，如果你刚好也需要这么干，或者需要文中提到的某一种转换，也可以参考一下
路面坑洞的形成原因是由于设计、施工、养护处理不当、控制不适和受气候、环境、地质、水文等自然因素影响，以及车辆的运行和车辆超载运行导致路面破损，出现坑洞的现象。 路面坑洞的分类： （1）路面混凝土板中坑洞：位于砼板表面，形状小、深度浅多为不规则
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)：3393 标注数量(xml文件个数)：3393 标注数量(txt文件个数)：3393 标注类别数：2 标注类别名称:[\\\"cow\\\",\\\"sheep\\\"] 每个类别标注的框数： cow
VOC数据集(Annotation的格式是xmI) Pascal VOC数据集是目标检测的常用的大规模数据集之一，从05年到12年都会举办比赛，比赛任务task： 分类Classification 目标检测Object Detection 语义分割Class Segmentation 实例分割Object Segmentation Action Classification（专注于人体动作的一种分类） Person Layout（
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)：883 标注数量(xml文件个数)：883 标注数量(txt文件个数)：883 标注类别数：8 标注类别名称:[\\\"algalleaf\\\",\\\"Anthracnose\\\",\\\"birdeyespot\\\",\\\"brownblight
提示：本文介绍并分享了应用于 各行业 、 各领域 非常有用的 目标检测数据集 （感谢您的关注+三连， 数据集持续更新中… ），其中绝大部分数据集作者 已应用于各种实际落地项目 ，数据集 整体质量好 ， 标注精确 ，数据的 多样性充分 ， 训练 模型拟合较好 ，具有较高
YOLO数据集txt标注格式： 每个标签有五个数据，依次代表： 所标注内容的类别，数字与类别一一对应 归一化后中心点的x坐标 归一化后中心点的y坐标 归一化后目标框的宽度w 归一化后目标框的高度h 这里归一化是指除以原始图片的宽和高 VOC数据集xml标注格式 转换公式： VOC
如果经常阅读我博客的读者，想必对YOLOv5并不陌生。在Pytorch：YOLO-v5目标检测(上)一文中，我使用了coco128数据集，非常轻松的跑通了。然而在使用VOC2007数据集时，却遇到重重阻碍。主要问题在数据标签转化这个阶段，VOC数据集标注形式是xml，需要将其转换为txt。很多博文并未
