目标检测-零售食品LOGO检测数据集-20000张图-+对应VOC-COCO-YOLO三种格式标签+数据集划分脚本

● 数据集介绍：零售食品 LOGO 检测数据集，真实零售食品 LOGO 高质量商品图片数据，数据集含常见零售食品 LOGO 图片，包括饮料类、酒类、调味品类、膨化饼干类、巧克力类、常见零食类等等。数据集类别丰富，标注标签包含 1500 个商品商标类别； ● 适用实际项目应用：零售食品 LOGO 检测项目，以及作为通用新零售场景商品目标检测数据集场景数据的补充； ● 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； 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-零售食品LOGO检测数据集解析与应用 #### 数据集概述 该数据集名为“目标检测-零售食品LOGO检测数据集”，它由20,000张高质量的真实零售食品LOGO图像组成。这些图像涵盖了广泛的类别，包括但不限于饮料类、酒类、调味品类、膨化饼干类、巧克力类以及常见的零食类等。数据集中包含了1,500个不同的商品商标类别，这使得它成为了一个非常全面的数据集，适合用于各种零售食品LOGO检测项目。 #### 数据集的应用场景 这个数据集可以应用于多种实际项目中，特别是那些涉及零售食品LOGO检测的任务。例如，在超市或便利店的商品自动识别系统中，该数据集可以帮助训练模型来准确地识别货架上的商品LOGO，从而实现自动化库存管理、快速结账等功能。此外，它还可以作为通用新零售场景中的商品目标检测数据集的一部分，用于增强现有模型的表现能力或者构建新的应用场景。 #### 标注工具及格式 为了方便研究者和开发者使用，该数据集采用了labelimg软件进行标注，并提供了VOC、COCO和YOLO三种常用的目标检测数据集格式。这意味着用户可以根据自己使用的算法框架选择合适的格式进行数据导入。这些格式分别是: - **VOC(xml)**: 适用于Pascal VOC格式的目标检测任务，这是一种广泛使用的目标检测数据集格式。 - **COCO(json)**: 基于Microsoft COCO数据集格式，适用于大规模图像识别、分割和检测任务。 - **YOLO(txt)**: 适用于YOLO系列算法，这种格式简洁明了，非常适合快速训练和部署。 #### 训练脚本支持 除了提供高质量的数据集之外，还提供了一套完整的训练脚本，支持在不同的平台上进行模型训练。这些脚本包括对YOLOv8和YOLOv5的支持，并且兼容GPU(GPUs)、CPU以及Mac(M芯片)等多种硬件环境。这意味着用户可以在自己的设备上轻松运行这些脚本，无需担心兼容性问题。 - **YOLOv8**: 这是一个最新的YOLO版本，具有更快的速度和更高的准确性。 - **YOLOv5**: 是一个较为成熟且被广泛应用的版本，其训练脚本经过多次迭代优化，性能稳定可靠。 此外，作者还提供了自己的训练日志供参考，这对于新手来说是非常有价值的资源，可以帮助他们更好地理解整个训练流程和技术细节。 #### 获取方式 由于数据集资源超过了1GB，因此存储在百度网盘上。可以通过以下链接下载： - 链接: [https://pan.baidu.com/s/1qCJVQWji0boIW2O8F4GlZQ](https://pan.baidu.com/s/1qCJVQWji0boIW2O8F4GlZQ) - 提取码: 6666 此数据集为从事零售行业目标检测任务的研究人员和开发者提供了宝贵的资源。通过利用该数据集进行模型训练，不仅可以提高识别精度，还能推动新零售领域的技术创新和发展。无论是对于学术研究还是实际应用都有着重要的意义。