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项目包含:路上障碍物检测(4类别)【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】,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640*640的大分辨率RGB图片,数据集为马路上常见的障碍物检测,检测目标前景为障碍物。标注的边界框完整,每张图像均有多个目标。 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】4类别:障碍物、小动物、路障、减速带 【数据】数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train:1337张图片和1337个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val:572张图片和572个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4 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!!
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YOLO 目标检测数据集:路上障碍物检测(4类别)【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 (2000个子文件)
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