YOLO 数据集：几何图形形状、颜色检测（24类别，包含训练集、验证集）

项目包含：简单几何图形形状、颜色检测（24类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为400-700的大分辨率RGB图片，数据集为cv绘制的封闭几何图形、对图像的形状和颜色进行检测。标注的边界框完整，每张图像均有数个目标。适用于几何图形的形状、颜色检测 标注格式为：classes，x_centre、y_centre、w、h （yolo的相对坐标标注） 【数据集类别】24类别：粉色三角形、青色圆形、黄色矩形等等 【数据总大小压缩后】60 MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：7978张图片和7978个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：1994张图片和1994个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】24 类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行可视化图像！！