课堂行为目标检测数据集:5800张图片,3类别VOC/YOLO格式
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更新于2024-09-28
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资源摘要信息:"【目标检测数据集】学生上课状态数据集5800张3类VOC+YOLO格式.zip"
### 数据集概述
该数据集包含5835张标注的jpg格式图片,用于训练和测试目标检测模型。数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注,适用于多种目标检测算法,如YOLO系列、Faster R-CNN等。标注内容包括学生上课时的三种状态:“使用手机”、“睡觉”和“学习”。整个数据集不包含分割路径的txt文件,但包含对应于jpg图片的VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。
### 格式说明
#### Pascal VOC格式
Pascal VOC格式是计算机视觉领域常用的一种标注格式,其中xml文件包含了图片的尺寸、目标对象的位置以及类别等信息。在这个数据集中,每张图片对应一个xml文件,xml文件中描述了每个标注对象的边界框(bounding box)位置和类别信息。
#### YOLO格式
YOLO(You Only Look Once)格式的标注文件是YOLO系列模型专用的,通常为文本文件,每行描述一个目标对象,包含该对象在图片中的中心坐标、尺寸以及类别索引等信息。在本数据集中,YOLO格式的txt文件与VOC格式的xml文件一一对应,为同一标注对象提供了另一种表达方式。
### 数据集内容
数据集中的5835张jpg图片均与对应的xml文件和txt文件对应,意味着每张图片都至少有一个边界框标注。标注的类别数为3,包括:
- 使用手机(phone):2789个框
- 睡觉(sleep):2938个框
- 学习(study):4966个框
总计标注的边界框数量为10693个,为模型训练提供了丰富的学习样本。
### 标注工具
数据集的标注是通过labelImg工具完成的。labelImg是一款流行的图像标注软件,广泛用于目标检测任务中,它允许用户通过图形界面为图片中的目标绘制矩形边界框,并为这些边界框指定类别。
### 标注规则
标注规则指出,在标注过程中,为每张图片中的目标类别画出矩形边界框。这将帮助目标检测模型识别和定位图片中的不同行为。
### 应用场景
该数据集的目标是用于机器学习和计算机视觉领域的研究和开发,特别是在学生行为分析、课堂监控、智能教育等领域。通过对学生上课状态的自动识别,可以帮助教育工作者更好地了解和分析课堂情况,提高教学质量和管理效率。
### 使用注意事项
在使用该数据集时,应确保遵守相关的隐私和版权规定。由于数据集涉及学生的行为,研究者在使用数据集进行模型训练和测试时,必须保证对个人隐私的保护,并符合教育领域的伦理标准。
### 总结
该学生上课状态数据集为机器学习社区提供了一个宝贵的资源,用于研究和开发能够识别和分析学生行为的目标检测系统。通过丰富的标注和合理的格式设计,该数据集能够为不同背景的研究人员提供支持,助力于推动智能教育技术的发展。
2024-05-12 上传
2024-07-04 上传
2024-07-07 上传
2023-05-01 上传
2023-07-27 上传
2023-05-16 上传
2023-05-12 上传
2023-09-13 上传
2023-05-12 上传
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