SODA数据集是一个专为车辆和行人检测设计的大型数据集,适用于训练和评估深度学习目标检测模型,如YOLO系列。该数据集以YOLO格式标注,方便直接应用于YOLO模型训练。 数据集包含三大子集,目标类别涵盖行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车和三轮车,全面覆盖城市交通环境中的多种移动目标。其目的在于提高模型在复杂场...
车辆行人检测数据集 数据集概述: -YOLO格式标注,直接适用于YOLO模型训练 -样本数量:训练集:5000,验证集:5000测试集 10000未标注 -目标类别:行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车、三轮车 -'Pedestrian', 'Cyclist', 'Car', 'Truck', 'Tram', 'Tricycle' SODA10M车辆行人检测数据集 数据集描述 SODA10M...
此外,数据集还经过了详细的标注,每张图像中的饮料瓶都被精确框定,提供了必要的位置信息。这一过程不仅提高了数据集的质量,也为YOLOv11模型的训练提供了坚实的基础。通过使用“soda bottles”数据集,我们期望能够提升无人零售自动售卖机的饮料检测精度,从而优化消费者的购物体验,推动无人零售技术的发展。