厨具多类目标检测数据集更新-第二部分,含VOC和YOLO格式标签
版权申诉
129 浏览量
更新于2024-11-10
收藏 935.66MB ZIP 举报
资源摘要信息:"厨具(刀、叉子、杯子、酒杯、勺子、碗)识别检测数据集6146张-含VOC(XML)和YOLO(txt)两种格式标签(第二部分)"
本资源是一个专门为厨具检测设计的图像数据集,包含6146张标注好的图片,这些图片用于训练和验证目标检测模型。数据集被分为训练集和验证集,并提供了两种常见的标注格式:VOC/XML和YOLO/txt,以便于使用不同的目标检测算法进行训练。该数据集针对的类别包括刀、叉子、杯子、酒杯、勺子和碗六种常见的厨具,非常适合于需要识别这些物体的应用。
数据集的特点如下:
1. 图片数量多且多样性:提供了丰富的背景和角度,确保训练出的模型能更好地泛化到实际使用场景。
2. 多类别标注:包含六种不同的厨具类别,能够训练出一个综合性的厨具检测模型。
3. 高训练准确率:使用yolov9-s算法训练后,达到97.4%的准确率,这表明数据集对于模型训练是有效的。
4. 精确的标注:使用了labelimg工具进行人工标注,确保了标注的精确性和准确性。
5. 标签格式全面:提供了VOC/XML和YOLO/txt两种格式的标签文件,这意味着数据集可以用于包括YOLO系列算法在内的多种目标检测算法。
6. 算法适用性广泛:数据集适用于YOLO的多个版本和SSD、Faster R-CNN等多种算法,提供了良好的兼容性和扩展性。
7. 应用场景多样:无论是学术研究、实训项目还是实际的公司项目,这个数据集都可以发挥其作用。
文件名称列表提供了数据集的结构和组成,具体如下:
- classes.txt:包含数据集中所有类别的名称,用于训练和验证过程中的类别识别。
- val_img_xml:包含验证集图片对应的VOC格式XML标注文件。
- val_img:包含用于验证的图片文件。
- train_img:包含用于训练的图片文件。
- train_img_yolo:包含用于训练的图片文件对应的YOLO格式标注文件。
- val_img_yolo:包含用于验证的图片文件对应的YOLO格式标注文件。
- train_img_xml:包含用于训练的图片文件对应的VOC格式XML标注文件。
根据描述中的链接,该数据集是分两部分发布的,第二部分是当前介绍的资源,如果需要完整的数据集,应该下载第一部分和第二部分的数据集进行结合使用。
在使用该数据集进行目标检测任务时,开发者可以按照以下步骤进行:
1. 下载完整的数据集,包括第一部分和第二部分。
2. 对数据集进行预处理,如调整图片大小、进行数据增强等。
3. 利用提供的VOC/XML和YOLO/txt格式的标签文件对模型进行训练。
4. 在训练集和验证集上分别进行训练和验证,优化模型参数以达到更高的准确率。
5. 将训练好的模型部署到实际的应用场景中,进行厨具的实时检测。
在进行上述步骤时,开发者应确保对数据集的使用符合博主的验证和分享标准,避免引入低质量的数据,以保证模型训练的有效性和可靠性。此外,开发者在使用数据集时应尊重原始版权和博主的劳动成果,合法合规地使用该资源。
2024-08-09 上传
2022-11-30 上传
2022-11-30 上传
2022-11-30 上传
2024-08-09 上传
2024-08-14 上传
2024-08-14 上传
2022-11-30 上传
2022-12-01 上传
onnx
- 粉丝: 9978
- 资源: 5626
最新资源
- target-deep-learning:正在进行中的有关神经网络以进行图像异常检测的项目
- 易语言-置托盘图标和弹出托盘菜单程序
- 基于三菱PLC的煤质采样程序.rar
- FunAdmin V1.0 开源管理系统
- 自动CAR-Amit-
- describe-number:在Emacs中任意描述任意数量的数字
- simple_dashboard
- react-parallax:一个用于视差效果的React组件
- SaveVSUMLDiagramsToImageFile:针对Visual Studio 2013 Ultimate和Visual Studio 2015 Enterprise的MSDN“如何:将UML图导出到图像文件”的实现
- CS323-CollinEthanProject:Collin Umphrey和Ethan Monnin-CS323类项目
- 367DataScience
- qa-form-helper:用于 Web 表单 QA 的自动填充书签
- 马丁-福勒-分解第二
- LiteMap Toolbar-crx插件
- 经典三菱PLC带两伺服用于焊接机器程序.rar
- zipkin-rabbit-swagger