目标检测-夜间行人目标检测数据集-5000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPU(GPU

● 数据集介绍：夜间、低光行人检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据； ● 适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ 目标检测在IT领域中是一项关键的技术，特别是在计算机视觉和人工智能应用中。夜间行人目标检测是这一技术的一个子领域，专注于在光线不足的环境下识别和定位行人。这种技术对于提升安全监控系统的效果尤其重要，因为夜间往往是最需要警惕的时间段。 本数据集专为夜间行人检测设计，包含了5000张高质量的夜间图像，涵盖了各种实际场景，如夜间街道、道路，以及有遮挡或严重遮挡的行人情况。这样的多样性确保了模型在实际应用中能应对各种复杂的环境条件，提高检测的准确性和鲁棒性。 数据集的标注工作使用了labelimg工具，这是一种广泛使用的图形用户界面，用于绘制边界框并生成目标检测所需的XML、JSON或TXT格式的标签文件。VOC（PASCAL Visual Object Classes）和COCO（Common Objects in Context）是两种流行的目标检测数据集格式，它们提供了丰富的元数据，便于算法理解和处理。YOLO（You Only Look Once）格式则是一种简洁高效的标注方式，特别适用于快速训练和推理。 该数据集还提供了一键训练脚本，支持YOLOv8和YOLOv5这两种高效的深度学习模型。YOLO系列以其实时性能和准确率而著名，特别适合实时目标检测任务。脚本兼容GPU、CPU和Mac（M芯片）等不同计算平台，这意味着无论用户使用什么硬件配置，都可以方便地进行模型训练。 训练示例中的博主训练日志为用户提供了参考，可以帮助调整超参数，优化模型性能。通过这些日志，用户可以了解训练过程中的损失函数变化、精度提升等关键指标，以便于调参和模型改进。 这个夜间行人目标检测数据集为开发者提供了一个全面的资源包，包括了从数据收集、标注、到模型训练的所有必要元素，是进行夜间行人检测研究和开发的理想起点。无论是学术研究还是商业应用，这个数据集都能大大加速目标检测模型的开发进程，特别是在提升夜间监控系统的行人检测能力上具有显著价值。