一般来说yolo数据集都是较多数据,选择Open Dir打开数据存放路径,就可以通过选择Next Image选择文件夹中的全部图片一一进行标注。在构建yolo数据集时,点击Pascal Val,可以切换为yolo数据格式。在yolo数据格式下点击Create\nRectBox就可以建立标注框了。点击按钮后拖动鼠标到想得到的标注框左上角,点下鼠标左键不放继续拖动...
open dir选择图片的文件夹、Change Save Dir选择label保存的位置、在View下选择auto save mode可以不用每次都要点击保存、在File里面选择YOLO数据集的格式(点击pascalVOC切换)。 通过w来选择标注区域,然后写上类别名 键盘输入a是上一张,d是下一张 然后按照这种格式将图片和label进行分开(train和valid同理) 1.5 转换...
用途:将现有的实例分割格式(YOLO格式)的电力设备红外图像数据集转换为适合目标检测任务的数据集。通过这个转换,可以利用大量的目标检测算法来识别和定位电力设备中的关键部件。 项目特点 数据转换:从实例分割数据集到目标检测数据集的转换。 自动化脚本:提供一个自动化的Python脚本来完成数据格式的转换。 易于使用:只需要...
西红柿成熟程度检测与分割数据集,其中,检测数据集yolo格式或者voc格式均可,标签分为unripe,semiripe,fullyripe和rotten,分割提供json格式标注,标签分为fully_ripened ,half_ripened ,green ,分割图像约1000张,检测图像约7800张 西红柿成熟程度检测与分割数据集介绍 数据集概览 总图像数量: 检测图像: 约7800张 分割图像:...
1.道路坑洞,道路裂纹分割数据集,包含5790张坑洞分割图像数据(默认分割标注png图片,850MB) 2.10000余张道路裂纹图像数据(默认分割标注png图片,3.7GB) 3.道路坑洞,道路裂纹检测数据集,包含38000余张图像,默认voc格式xml标注,共13GB 处理道路坑洞和裂纹的分割与检测数据集是一个重要的任务,特别是在智能交通系统和基础设...
测试图像数量:112张 类别:1类检测目标 Crack:裂纹 标注格式:YOLO txt格式 用途:目标检测与分割 适用框架:YOLO系列目标检测算法(如YOLOv5到YOLOv10) 数据集特点 高质量影像:所有图像均为高分辨率的图像,适合用于精确的目标检测和分割。 详细标注:每张图像都有详细的边界框标注,采用YOLO txt格式。这些标注可以用于训练...
1.道路坑洞,道路裂纹分割数据集,包含5790张坑洞分割图像数据(默认分割标注png图片,850MB) 2.10000余张道路裂纹图像数据(默认分割标注png图片,3.7GB) 3.道路坑洞,道路裂纹检测数据集,包含38000余张图像,默认voc格式xml标注,共13GB 处理道路坑洞和裂纹的分割与检测数据集是一个重要的任务,特别是在智能交通系统和基础设...