含VOC和YOLO标签的家具检测数据集第二部分

资源摘要信息: "本资源为一个家具识别检测数据集，包含了6104张包含家具的图片，以及对应的标签文件。这些数据被分为三部分，本文件为第二部分，完整数据集的下载链接已提供。数据集不仅涵盖多种家具类别，还适用于多种目标检测算法。 数据集特性如下： 1. 图片类型多样：数据集中的图片背景丰富，涉及不同场景中的家具，这为训练模型提供了丰富的数据多样性； 2. 类别定义明确：数据集分为四个主要类别，分别是椅子、餐桌、床和沙发； 3. 高精度训练成果：使用yolov9-s模型训练，准确率高达96.1%，表明数据集与算法拟合良好，具有较高的实用价值； 4. 精确无误的标注：使用labelimg工具进行标注，保证了标注的精确性和无误漏； 5. 标签格式完备：提供了VOC格式和YOLO格式的标签，可适用于多种目标检测算法，并且已经划分好训练集和验证集； 6. 兼容性广泛：适用于YOLO全系列算法，包括但不限于YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10，以及SSD、faster-rcnn、yoloX等； 7. 应用场景多样：该数据集不仅适合学术研究，如毕业设计、课程设计、实验实训和作业，也适合进行科研项目、公司项目等实际应用，具有广泛的应用价值和实用场景。 文件名称列表解释： - classes.txt：包含数据集所涵盖的家具类别名称列表； - val_img_xml：验证集图片对应的VOC格式XML标注文件； - val_img：验证集的图片文件夹； - train_img：训练集的图片文件夹； - train_img_yolo：训练集图片对应的YOLO格式标注文件； - val_img_yolo：验证集图片对应的YOLO格式标注文件； - train_img_xml：训练集图片对应的VOC格式XML标注文件。 该数据集的提供者承诺只上传高质量的数据集及资源，确保了数据集的可靠性。对于需要进行家具识别、目标检测、图像分类等研究与应用的个人或团队来说，这是一个宝贵的学习和开发资源。"