1745张手势0-9数字VOC+YOLO数据集发布

资源摘要信息:"手势识别检测0-9数字数据集VOC YOLO格式1745张10类别.rar" 1. 数据集概述 本数据集包含了1745张图片，每张图片都标注了0到9共10个数字的手势。图片和标注文件以Pascal VOC格式和YOLO格式提供，其中不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。 2. 数据集格式 - Pascal VOC格式：一种常用的图像标注格式，通常包含一个或多个图片文件夹以及一个Annotation文件夹。在Annotation文件夹中，每张图片对应一个同名的xml文件，用于描述图片中各个对象的详细信息，如位置、大小、类别等。 - YOLO格式：用于YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的标注格式，每张图片对应一个txt文件，其中记录了该图片中所有对象的类别和位置信息，位置信息通常为相对于图片宽度和高度的归一化坐标。 3. 图片与标注数量 - 图片数量(jpg文件个数)：1745张 - 标注数量(xml文件个数)：1745个 - 标注数量(txt文件个数)：1745个 4. 标注类别数与名称 数据集包含10个类别，类别名称为数字0到9。每个类别都有相应的标注框数，这为后续进行手势识别或数字分类提供了丰富的训练样本。标注类别的具体框数如下： - "0"：143框 - "1"：124框 - "2"：107框 - "3"：109框 - "4"：123框 - "5"：197框 - "6"：229框 - "7"：319框 - "8"：188框 - "9"：206框 总框数为1745，与标注数量相匹配。 5. 标注工具 数据集的标注工作使用了广泛应用于图像目标检测标注的工具labelImg。该工具支持Pascal VOC格式和其他格式的导出，方便用户生成训练模型所需的标注文件。 6. 标注规则 标注过程中，针对不同手势（即不同的数字类别）绘制矩形框，以实现对目标的定位和识别。矩形框的边界清晰地标示了手势在图片中的位置和范围，为模型训练提供了准确的边界框信息。 7. 使用场景与数据集质量 该数据集可用于训练和评估手势识别模型，特别是在数字手势识别领域。然而，数据集的提供者特别声明，不对模型的训练效果或所训练模型的精度作任何保证。这意味着用户在使用数据集进行模型训练时，应自行评估模型的性能，并据此调整模型结构或训练方法。 8. 特别说明 本数据集不包含任何训练好的模型或权重文件。所有数据均为准确且合理的标注，适用于机器学习和深度学习研究者在进行手势识别、数字分类等相关领域的实验和项目开发。 总结而言，该数据集为研究者提供了一个规模适中、标注清晰的数字手势图像资源，可用于构建和测试深度学习模型，特别是针对手势识别和分类问题的模型。考虑到标注的准确性和多样性，它为机器视觉领域提供了良好的研究素材。