4415张图片的雾天车辆行人检测VOC+YOLO数据集发布

资源摘要信息:"雾天行人车辆检测数据集VOC+YOLO格式4415张5类别.7z" 该资源主要提供了在雾天环境下用于行人和车辆检测的数据集，包含了4415张图像，涵盖了5个不同的检测类别。数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注，提供了丰富的标注信息，适合用于计算机视觉和深度学习中的目标检测任务。 知识点详细说明： 1. 数据集格式： - Pascal VOC格式：这是由Pascal Visual Object Classes Challenge项目定义的一种图像标注格式。它通常包括图像文件、相应的标注文件（.xml格式）以及一个包含图像中所有目标的边界框信息。每个标注文件详细描述了图像中每个目标的位置（边界框）和类别信息。 - YOLO格式：YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其格式主要以文本文件（.txt）的形式表示，每个文本文件中包含了对应图像的目标信息。每行对应一个目标，包含类别索引和目标的中心坐标以及宽高信息。 2. 图像和标注数量： - 图片数量：数据集中包含了4415张.jpg格式的图片。 - 标注数量：对应于每张图片，都有一个.xml格式的标注文件和一个.txt格式的YOLO标注文件，因此标注文件的数量也是4415。 3. 标注类别数及名称： - 标注类别数：数据集包含5个目标类别。 - 标注类别名称：分别为 "bicycle"（自行车）、"bus"（公交车）、"car"（小汽车）、"motorbike"（摩托车）和"person"（行人）。 4. 每个类别标注的框数： - bicycle框数：710个 - bus框数：2633个 - car框数：25735个 - motorbike框数：1291个 - person框数：11531个 - 总框数：41900个 5. 标注工具： - 使用的标注工具为labelImg。labelImg是一个开源的图像标注工具，广泛用于为深度学习训练数据集创建边界框标注。它支持Pascal VOC和YOLO两种格式的标注，并且操作简单直观，是业界常用的标注工具之一。 6. 数据集的适用场景： - 雾天行人车辆检测数据集VOC+YOLO格式4415张5类别特别适用于机器学习和计算机视觉领域中，在雾天这种恶劣天气条件下进行目标检测的研究和开发。 7. 其他信息链接： - 更多关于该数据集的信息可以通过提供的链接获取，该链接指向CSDN博客中的一篇文章，文章作者为FL***，具体文章内容可能包含数据集的下载方式、使用说明等详细信息。 综上所述，该资源为研究者和开发者提供了一套丰富且标注规范的数据集，用以训练和测试各种在雾天等复杂环境中工作的行人和车辆检测系统。数据集采用业界认可的标准格式，且标注信息完整，可以有效支持深度学习算法的训练与验证工作。