废物垃圾检测81-YOLO（v5至v9）、COCO、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar垃圾模型-V1 2023-11-26 1:33 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括524张图像。 以可可格式注释垃圾桶 - 帕斯特瓶瓶。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针，颠倒 *随机的BRIGTHNESS调整-20％至 +20％

废物垃圾检测79-YOLO（v5至v8）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar垃圾检测-V2 2023-09-08 9:24 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括8487张图像。 垃圾以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整到224x224（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *在-15°至 +15°之间的随机剪切和-15°至 +15°之间的随机剪切垂直剪切 *随机的高斯模糊在0到2.5像素之间 *将盐和胡椒噪声应用于5％的像素 将以下转换应用于每个图像的边界框： *在-15°至 +15°之间的随机剪切和-15°至 +15°之间的随机

废物垃圾检测69-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarSerki-V2 2022-07-28 7:24 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括3535张图像。 梅隆以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

废物垃圾检测5-YOLOv9、CreateML数据集合集.rar增强自定义数据集-V1 2024-02-12 5:11 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括23775张图像。 金属塑料玻璃以创建格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向 * -15和+15度之间的随机旋转

废物垃圾检测33-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarMukamba项目-V2 2023-03-28 1:44 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2322张图像。 废物对象以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本： 将以下转换应用于每个图像的边界框： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率

废物垃圾检测32-YOLO（v5至v8）、COCO数据集合集.rar垃圾收集-V2 2024-02-01 12:07 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括799张图像。 杂项以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

废物垃圾检测23-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、VOC数据集合集.rarIndeticycle-V3 2023-07-20 9:15 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括23531张图像。 垃圾以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *随机裁剪图像的0％至20％ * -15和+15度之间的随机旋转 *在-15°至 +15°之间的随机剪切和-15°至 +15°之间的随机剪切垂直剪切 *随机的高斯模糊在0到2.5像素之间 *将盐和胡椒噪声应用于5％的像素

废物垃圾检测12-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar数据集-V1 2023-05-04 5:40 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含4896张图像。 街道以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

废物垃圾分类41-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar隔离-V2 2023-03-28 3:35 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2405张图像。 废物以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展用于创建每个源图像的1个版本： 将以下转换应用于每个图像的边界框： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率

塑料瓶瓶子检测10-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarpet_binary-v1 2023-11-03 1:57 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括9941张图像。 PET-JJOF以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

塑料瓶水瓶检测33-YOLO（v5至v9）、CreateML、Darknet、TFRecord、VOC数据集合集.rar垃圾-V1 2024-06-06 8:48 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 数据集包括3800张图像。 电池 - 博托尔 - 沃尔特尔 - 库比斯（Kubis）以创建格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） *灰度（CRT磷光器） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 * -15和+15度之间的随机旋转 *将盐和胡椒噪声应用于1％的像素

垃圾检测49-YOLO（v7至v8）、COCO、Darknet数据集合集.rar垃圾-V5 2023-08-22 10:37 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括9655张图像。 纸张以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *调整到672x672（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *随机的高斯模糊在0到2.5像素之间

垃圾检查41-YOLO（v8至v9）数据集合集.rar垃圾仪-V1 2024-06-01 6:31 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 数据集包括3115张图像。 123以yolov8格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

垃圾、金属、纸张、塑料检测28-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma数据集合集.rarEasybin2-V3 2024-04-06 2:48 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括3683张图像。 回收以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向

垃圾、金属、纸张、塑料检测27-YOLOv9数据集合集.rarEasybin-V1 2024-04-27 12:26 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括24382张图像。 回收以yolov9格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *将盐和胡椒噪声应用于0.1％的像素

叶子疾病检测1-YOLO（v7至v8）、COCO、Darknet、TFRecord、VOC数据集合集.rar叶子疾病-V2释放 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括2501张图像。 叶饮食以创建格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

可回收垃圾检测64-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar可回收对象-V3 2024-06-24下午5:39 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括6246张图像。 废物以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） *通过对比度拉伸自动对比 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针，颠倒 *随机裁剪图像的0％至20％ *随机的BRIGTHNESS调整-10％至+10％

可回收垃圾检测62-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarRecycleDetector-V1 2024-01-20 12:31 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1663张图像。 回收以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

可回收垃圾检测61-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、VOC数据集合集.rar回收-V13 2024-02-14 3:22 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括4071张图像。 。以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

可回收垃圾检测46-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarIT项目回收4节-V7 2023-10-04 7:47 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含9849张图像。 以可可格式注释CAN-Glass-Plastic-Paper。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

可回收垃圾检测39-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar回收垃圾-V3 2024-06-28 12:49 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2462张图像。 回收以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

可否生物讲解材料检测53-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar新项目-V2 2024-01-18 1:15 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2596张图像。 污染级别以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） *通过直方图均衡自动对比 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向 * -15和+15度之间的随机旋转 *水平的-10°至 +10°之间的随机剪切和-10°至 +10°垂直剪切 *随机暴露

炸药炮弹检测15-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar数据炸药-V2最终版本 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括823张图像。 Techathon以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 * 0到1像素之间的随机高斯模糊

鱼罗非鱼检测40-YOLO（v5至v9）、COCO数据集合集.rar鱼罗非鱼 - 活-V1 2024-05-15 12:13 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括4475张图像。 FISH-0UCA以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *随机暴露调整-10％至+10％

鱼类检测42-CreateML、Darknet数据集合集.rarFishoid1700-V1 2022-11-30 4:05 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括6815张图像。 鱼类以创造格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼类检测41-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、TFRecord数据集合集.rarFishcens-V3 2023-03-23 10:34 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括6299张图像。 鱼类以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整到512x512（拉伸）大小 没有应用图像增强技术。

鱼类检测24-YOLO（v5至v9）、COCO、Darknet、VOC数据集合集.rarlastversion_plastic_fish-v5 2024-03-23 3:12 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括7354张图像。 塑料fish_以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向 *随机裁剪图像的0％至20％ * -15和+15度之间的随机旋转 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNESS调整 *随机的高斯模糊在0到2.5像素之间 *将盐和胡椒噪声应用于0.1

鱼类检测20-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarFishplasticwaste-V6 2022-09-09 11:38 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括3924张图像。 以可可格式注释鱼类塑性w。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼类检测19-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、TFRecord、VOC数据集合集.rarfish_garbage_detection-V1 2022-09-07 11:11 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2553张图像。 以可可格式注释鱼羊蛋白。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼类塑料检测17-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar鱼类塑料检测-V5 2023-06-12 11:20 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括910张图像。 以可可格式注释鱼塑形。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测8-YOLOv9数据集合集.rarcreature_garbage-V4 2022-09-29 11:30 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1029张图像。 yolov9格式注释了生物 - 羊毛蛋白。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测31-YOLO（v8至v9）数据集合集.rar鱼-V11 2024-05-03 2:55 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括3387张图像。 鱼类以yolov8格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测30-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar鱼-V3 2023-04-12 3:20 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括318张图像。 鱼类以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测29-YOLO（v5至v9）、COCO、Darknet、TFRecord、VOC数据集合集.rar鱼检测所有类-V3 2023-11-04 6:11 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1311张图像。 鱼类以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测12-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、VOC数据集合集.rardaml_k278_fish_garbage-V1 2022-09-06 11:49 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括2220张图像。 以可可格式注释鱼羊蛋白。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

鱼检测1-CreateML、Darknet、Paligemma、VOC数据集合集.rarBio-Trash3-V1 15Kbio-trash ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含14782张图像。 Fauna-bio-can-Plasticbags-containers以创建格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针，颠倒 *随机裁剪图像的0％至20％ * -15和+15度之间的随机旋转 * 0到1像素之间的随机高斯模糊

高度深度计数61-YOLO（v5至v9）数据集合集.rarScavo-counting-V1 2024-07-05 3:42 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括60张图像。 Scavo计数以Yolo V5 Pytorch格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整到700x700（拉伸）大小 没有应用图像增强技术。

骨折检测32-YOLO（v5至v9）数据集合集.rarfracture_transformers-V2 2024-07-13 9:04 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括24069张图像。 裂缝以Yolo V5 Pytorch格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *通过对比度拉伸自动对比 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： * -7度和+7度之间的随机旋转 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNESS调整

食物检测23-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar八批-V4凝结文列表 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括8808张图像。 摩托车披萨以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

飞机检测48-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rarYolov3_Object_detection-V1 2022-10-11 8:44 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括1155张图像。 图像以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

颗粒粒子检测50-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar粒子_detection -v8唯一_train_236_images ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括236张图像。 粒子以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

钢部件检测63-Darknet数据集合集.rar钢重用-V4 2024-03-27 5:01 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1094张图像。 钢元素以Yolo V3 Darknet格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNESS调整 *随机的高斯模糊为0至0.8像素

钢结构检测47-YOLO（v5至v9）、COCO、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar钢重用-V4 2024-03-27 5:01 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1094张图像。 钢元素以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNESS调整 * 0到0.8像素之间的随机高斯模糊

车辆检测16-YOLO（v5至v8）、COCO数据集合集.rarFirstPrJ-V1 2022-11-17 11:05 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括1100张图像。 用可可格式注释汽车。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

虾种植-COCO数据集合集.rar虾种植-V3 2023-12-13 10:34 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 数据集包括2711张图像。 水下对象以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

苹果检测58-YOLO（v5至v9）数据集合集.rar评论_2-V2 2021-12-01 12:01 pm ============================= 它包括3941张图像。 Laef-and-Cruit以Yolo V5 Pytorch格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

船检测6-YOLO（v5至v9）数据集合集.rar计算机视觉-V1 2024-07-01 10:24 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2391张图像。 船以Yolo V5 Pytorch格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本：

腰带检测1-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar1-20 -v4凝结词列表 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括7701张图像。 飞机带以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

绿植树木检测37-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarLodos_v5-V4 2022-07-24 10:37 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 数据集包括268张图像。 CIMEN以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

石头检测9-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarCS_U_T -V4删除过滤器null和Rebalance数据集 ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1522张图像。 铜以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针，颠倒 * -15和+15度之间的随机旋转 *水平的-10°至 +10°之间的随机剪切和-10°至 +10°垂直剪切 * -15％至+15％之间的随机BRI

石头检测7-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarCPR-V1 2024-06-24 6:55 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括1576张图像。 CPR以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针，颠倒 * -15和+15度之间的随机旋转 *水平的-10°至 +10°之间的随机剪切和-10°至 +10°垂直剪切 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNE

眼镜检测41-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rarWASD_DET_1-V1 2024-05-08 10:17 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含3774张图像。 垃圾not_trash以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

生锈检测59-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar生锈1- V2 2022-11-17 2:10 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括2252张图像。 生锈以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

玻璃瓶瓶子检测2-YOLO（v8至v9）数据集合集.rar7ClassDataSetpt1-V1 2023-04-18 11:14 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括6847张图像。 Car-Met-Pla-gla-hum-veh-tre以yolov8格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

玻璃、塑料检测3-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar检查调查试验1-V6 2024-04-13 9:27 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含3486张图像。 对象以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *调整大小为640x640（拟合（反射边）） 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本： *以下90度旋转之一的同等概率：无，顺时针，逆时针方向

狗、人、树、垃圾箱检测26-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarfinal_images-v1 2022-05-03 8:22 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 它包括2287张图像。 Dustbin-Pog-Pothole-Tree以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

狗、人、树、垃圾箱检测25-YOLO（v5至v9）、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarfinal_dataset-v1 2022-05-03 7:45 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括2289张图像。 Dustbin-Pog-Pothole-Tree以创建格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 没有应用图像增强技术。

牡蛎检测49-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、VOC数据集合集.rarOYT-V11 2024-07-03 7:36 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括15273张图像。 牡蛎以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 没有应用图像增强技术。

牡蛎检测48-YOLOv9数据集合集.rar牡蛎-V24 2023-08-04 9:35 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 数据集包括1058张图像。 牡蛎以yolov9格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： 没有应用图像增强技术。

牛检测38-YOLO（v5至v8）、COCO、Darknet、Paligemma、VOC数据集合集.rarVSC-V8 2024-06-29 2:50 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含14785张图像。 以可可格式注释牛齿轮孔。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本： *水平翻转的50％概率 * -15％至+15％之间的随机BRIGTHNESS调整 * 0到2像素之间的随机高斯模糊