标注类别名称:["crack","dent1","dent2","dislocation","paint_crack","paint_off","scratch","tear"]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)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只

这里需要注意的是在实际业务场景中，通常判断人体越界的点，主要用的是人体脚部的点。使用yolov8算法得到的是人物检测框的四个点信息[x，y，w，h]，即目标框的左上角点的x，y坐标和宽w、高h，因此需要通过代码，转换成人体下方的点，即[左上角点x+1/2*宽w，左上角点y+高h]。获取了人体的坐标信息，需要结合绘制的检测区坐标，判断人体是否在监测区域内，并将将人体的状态进行区分。比如某个人当前一帧

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)：3233标注数量(xml文件个数)：3233标注数量(txt文件个数)：3233标注类别数：1标注类别名称:["bird"]每个类别标注的框数：bird 框数 = 10506总框数：10506使用标注工具：labelI

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)：2140标注数量(xml文件个数)：2140标注数量(txt文件个数)：2140标注类别数：1标注类别名称:["teddy bear"]每个类别标注的框数：teddy bear 框数 = 4729总框数：4729使用标

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)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：8771。标注数量(xml文件个数)：8771。标注数量(txt文件个数)：8771。标注类别名称:["snake"]snake

该数据集包含17种野生动物共9808张图片，采用PascalVOC和YOLO格式标注（各9808个文件）。标注类别包括东北虎、獾、黑熊等17种动物，总标注框数达10299个。图片分辨率为1280x720，使用labelImg工具标注，并经过数据增强处理。数据集未划分训练/验证/测试集，需自行划分。各物种标注数量分布不均，如梅花鹿标注最多（970框），貂最少（240框）。完整数据集可参考GitHub

今天介绍【目标检测数据集】水面漂浮垃圾检测数据集4300张VOC+YOLO格式数据集格式：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)：4308标注数量(xml文件个数)：4308标注数量(txt文件个数)：4308标注类别数：1标注类别名称:["laji"]每个类别标注的框

今天，要介绍的就是蛇目标检测数据集：数据集格式：Pascal VOC格式图片数量(jpg文件个数)：750标注数量(xml文件个数)：750标注数量(txt文件个数)：750

该数据集包含1100张无人机航拍铁轨图像，提供VOC和YOLO两种格式。数据包含图片、标注文件和标签文件，其中标注了4类目标：人（843个）、树枝（31个）、塑料（341个）和杂草（1039个），总计2254个标注框。图像分辨率清晰但未经增强，所有标注均为矩形框用于目标检测。特别声明数据集仅提供准确标注，不保证训练模型精度。

【目标检测】红外空中飞行物小目标检测数据4756张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4756Annotations文件夹中xml文件总计：4756labels文件夹中txt文件总计：4756标签种类数：3标签名称:["Bird","Drone","Plane"]每个标签的框数（