该数据集是一个专门用于训练和评估鸟类目标检测模型的数据集。数据集包含超过13000张图像,所有图像都带有详细的标注信息,标注格式为YOLO(You Only Look Once)格式的TXT文件。这些图像涵盖了各种类型的鸟类及其在不同环境下的状态,适用于基于深度学习的目标检测任务。通过这个数据集,可以训练出能够在复杂环境中准确检测鸟...
数据集名称:空中飞鸟数据集VOC-4955张 数据集制作单位:未来自主研究中心(FIRC) 图片数量(jpg文件个数):4955 标注数量(xml文件个数):4955 标注类别数:1 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数: bird count = 5089 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对...
图片数量(jpg文件个数):4446 标注数量(xml文件个数):4446 标注数量(txt文件个数):4446 标注类别数:1 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数: bird 框数 = 25035 总框数:25035 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何...
在本研究中,我们使用了名为“bird object detection”的数据集,以改进YOLOv8的鸟类目标检测系统。该数据集专门为鸟类目标检测任务而设计,包含了丰富的图像样本和标注信息,旨在提升模型在不同环境下对鸟类的识别能力。数据集的类别数量为三,具体类别包括“bird”、“birds”和“not bird”。这一分类设计不仅涵盖了鸟类...
检测结果界面如下: 一、软件核心功能介绍及效果演示 软件主要功能 1. 可进行200种鸟类的检测与识别,具体鸟类名称见数据集介绍部分; 2. 支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持图片的批量检测; 3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息; ...
数据集---2D目标检测 COCO数据集# coco2017 ├── annotations │ ├── instances_train2017.json │ └── instances_val2017.json ├── test2017 ├── train2017 └── val2017 YOLO 标注格式#
鸟类识别系统 @逗逗班学Python 基于YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5模型 (Python代码+UI界面+训练数据集)目标检测、机器视觉实战 #深度学习 #目标检测 #ui界面设计 #yolov8 - 逗逗班学Python于20240411发布在抖音,已经收获了210个喜欢,来抖音,记录美好生活!
该数据集专为太阳能光伏电池板的缺陷检测和异物识别设计,包含14478张高质量的可见光图像,涵盖了六种不同的缺陷和异物类型:鸟粪、清洁、脏污、电气损坏、物理损坏、积雪覆盖。每张图像都配有相应的YOLO格式标签文件,用于目标检测、缺陷检测和异物识别。此外,数据集还包括了大量的数据增强图片,使得训练模型更加鲁棒,能够...
鸵鸟目标检测数据集VOC格式200张 鸵鸟是一种大型的鸟类,是世界上现存最大的鸟。它们的身体高大,直立高度可达2.5米,体重可达150公斤。鸵鸟有一双巨大的眼睛,视力非常好,能够看到远处的物体。它们的翅膀和羽毛很大,但已经退化,不能飞翔。 鸵鸟生活在非洲的草原、沙漠和半沙漠地区。它们是陆地上最快的鸟类之一,奔跑...
在本研究中,我们使用了名为“bird object detection”的数据集,以改进YOLOv8的鸟类目标检测系统。该数据集专门为鸟类目标检测任务而设计,包含了丰富的图像样本和标注信息,旨在提升模型在不同环境下对鸟类的识别能力。数据集的类别数量为三,具体类别包括“bird”、“birds”和“not bird”。这一分类设计不仅涵盖了鸟类...