金属表面缺陷数据集包含4108张图片，提供VOC和YOLO两种格式。数据集包含10类缺陷标签，包括折痕、油斑、焊缝等，共计6317个标注框。图片分辨率清晰，未经增强处理，标注均为矩形框。该数据集可用于目标检测任务，但对模型精度不作保证。数据按标准格式组织，含图片、XML和TXT三个文件夹。主要缺陷类型为丝斑(1588个)、油斑(997个)和焊缝(925个)。

布匹缺陷检测数据集VOC+YOLO格式4700余张34类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4774标注数量(xml文件个数)：47标注数量(txt文件个数)：4774标注类别数：34

今天，介绍篮球数据集检测7398张VOC格式+YOLO数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：7398标注数量(xml文件个数)：7398标注数量(txt文件个数)：7398标注类别数：1标注类别名称:["basketball"]每个类别标注的框数：bask

今天，介绍小辣椒小彩椒检测数据集2200张3类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2292标注数量(xml文件个数)：2292标注数量(txt文件个数)：2292标注类别数：3标注类别名称:["fruit","tree","un"]每个类别标注的框数：

【目标检测数据集】高空作业及安全带佩戴检测数据集2546张4类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2546标注数量(xml文件个数)：2546标注数量(txt文件个数)：2546标注类别数：4标注类别名称:["ground","jhxz","offgr

Tesseract利用了机器学习的方法，特别是在其后期版本中引入了基于长短时记忆（LSTM）网络的深度学习模型，这显著提高了其对文字的识别能力。尽管Tesseract在某些复杂场景下的识别准确率可能不及专业的商业OCR软件，但其开源免费的特性以及不断进步的技术，使其在许多情况下仍然是首选的OCR工具。作为一个开源项目，Tesseract不仅免费使用，而且还鼓励开发者参与贡献，这使得它得到了广泛的社

今天，要介绍的就是熊猫目标检测数据集：数据集格式：Pascal VOC格式图片数量(jpg文件个数)：200标注数量(xml文件个数)：200标注数量(txt文件个数)：200

Q是在1991年奇趣科技开发的基于C++的面向对象的一种编写界面的框架[9.3]。虽然它比微软的 MFC晚出来很久并且没有大型公司提供支持，但是其开源性使得一大批程序员自发地对其进行设计和优化，经过多年的发展变的十分强大，而且也越来越得到企业的认可。Qt还是一款可以跨平台的界面设计软件，在其下支持多种操作系统，具有很强的可移植性。Qt的体积相对比较轻巧，可以根据自己的需求添加一些库资源来使用，十分

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1876标注数量(xml文件个数)：1876标注数量(txt文件个数)：1876标注类别数：1标注类别名称:["mouse"]每个类别标注的框数：mouse 框数 = 2261总框数：2261使用标注工具：labelI

今天，要介绍的就是老鼠目标检测数据集：数据集格式：Pascal VOC格式图片数量(jpg文件个数)：500标注数量(xml文件个数)：500标注数量(txt文件个数)：500