19069张带标注的红外车辆与行人数据集

资源摘要信息:"红外场景下车辆和行人检测数据集VOC+YOLO格式19069张4类别.7z" 1. 数据集格式介绍： 本数据集采用Pascal VOC格式以及YOLO格式，这两种格式广泛应用于图像识别任务中，特别是目标检测任务。Pascal VOC格式是计算机视觉领域广泛使用的数据集格式之一，它包含图片文件以及标注信息，后者通常为XML文件格式，用以说明图片中目标的位置和类别信息。YOLO格式则是一种相对简洁的数据格式，主要由文本文件构成，每行对应一个目标，包含目标的类别编号以及在图片中的位置信息。 2. 数据集组成与结构： 数据集内含有19069张jpg格式的图片，每张图片都有对应的标注信息，分别以VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件提供。具体来说，每张图片都有一个xml文件和一个txt文件与之对应，xml文件遵循Pascal VOC格式，txt文件遵循YOLO格式。这保证了数据集可以在不同的目标检测框架中使用。 3. 标注类别与数量： 数据集中的目标被分为4个类别，分别是"person"（行人）、"car"（车辆）、"cat"（猫）和"dog"（狗）。每个类别的目标数量不尽相同，具体如下： - "person"：共有46693个矩形框标注，是数量最多的类别； - "car"：共有7851个矩形框标注； - "cat"：共有572个矩形框标注； - "dog"：共有2282个矩形框标注； 所有标注的总框数达到57398。 4. 标注工具说明： 数据集的标注工作是使用labelImg工具完成的，该工具是一款流行的图像标注软件，它允许用户在图片上绘制矩形框，并为每个框指明类别，输出标注文件。 5. 标注规则： 在本数据集中，标注规则是通过在图像中的目标上画矩形框来实现的。这些矩形框用于标记出感兴趣的目标位置，是目标检测算法的重要输入。 6. 数据集使用说明： 虽然数据集提供了准确且合理的标注，但数据集制作者不对使用该数据集训练的模型或权重文件的精度作任何保证。这意味着，虽然数据集本身是准确和有质量的，但模型的性能还取决于算法设计、训练过程等多种因素。 7. 数据集的可用性与获取： 用户可以通过提供的链接（***）获得更多关于数据集的信息，并可能包含下载方式。由于数据集以压缩包（.7z格式）的形式提供，用户需要使用兼容7z格式的解压缩软件来解压，才能进一步使用数据集中的图片和标注信息。 总结，本数据集为红外场景下的车辆和行人检测任务提供了丰富的标注信息，格式兼容主流的目标检测框架，尤其是YOLO和Pascal VOC格式。数据集中的图片和标注数量较大，适合进行深度学习训练，尤其是卷积神经网络（CNN）在目标检测领域的应用。同时，明确的标注类别和使用规则也保证了数据集的易用性和可用性。