标注文件将xml转换为为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。也有Dota格式标注文件，可用于mmrotate训练。共1000张左右，按比例划分 train436张，val181张，test453张。

脑肿瘤目标检测是医学图像处理和人工智能领域的一个关键研究课题，具有重要的临床和社会意义。然而，脑肿瘤的检测和诊断过程往往面临巨大的挑战，因为肿瘤的形态、大小、位置以及与周围正常组织的对比度差异较大，传统的人工检测方法容易受到主观因素的影响，导致误诊或漏诊。然而，这些图像的复杂性和数据量庞大使得医生在有限的时间内进行精确分析变得极为困难，尤其是面对大量病例时，医生的工作量和压力大大增加。其次，自动化

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数据集采用YOLO标注格式。标注文件是适用yolov5 v8 v9 v10训练的txt格式。可以直接用于yolo系列模型训练。数据集划分:【训练集、验证集、测试集】【489:42:22】共553张，共1类别，1类别分别是【骨折]。

脑肿瘤目标检测是医学图像处理和人工智能领域的一个关键研究课题，具有重要的临床和社会意义。然而，脑肿瘤的检测和诊断过程往往面临巨大的挑战，因为肿瘤的形态、大小、位置以及与周围正常组织的对比度差异较大，传统的人工检测方法容易受到主观因素的影响，导致误诊或漏诊。然而，这些图像的复杂性和数据量庞大使得医生在有限的时间内进行精确分析变得极为困难，尤其是面对大量病例时，医生的工作量和压力大大增加。其次，自动化

数据集采用YOLO标注格式。标注文件是适用yolov5 v8 v9 v10训练的txt格式。可以直接用于yolo系列模型训练。数据集划分:【训练集、验证集、测试集】【23288:2523:251】共26062张，共4类别，4类别分别是【自行车、汽车、狗、人]。【自动驾驶红外目标检测数据集】

标注文件将xml转换为为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。也有Dota格式标注文件，可用于mmrotate训练。共1000张左右，按比例划分 train436张，val181张，test453张。