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【目标检测数据集汇总】目标检测YOLO txt格式数据集~各种数据集
- 前言
- 相关连接：
- 一、安全帽数据集（10755张，nc2）
- 二、吸烟/抽烟数据集（8368张，nc1）
- 三、轨道扣件异常数据集（2234张，nc6）
- 四、平贝母数据集1165张
- 五、柑橘病虫害数据集（522张，1.4G）
- 六、自动驾驶（29800张）
- 七、烟雾/雾数据集（21578张，仅烟雾）
- 八、口罩数据集（12715张：nc2，佩戴和未佩戴；5164张：nc3）
- 九、机车/摩托车数据集（6499张，nc1）
- 十、头盔/安全帽（4000张，nc4）
- 十一、猫的品种和狗的品种（12042张，nc37）
- 十二、猫和狗分类（3686张，nc2）
- 十三、（公路）落石与滑坡（1000张，nc2）
- 十四、直升机分类（17212张，nc24）
- 十五、F1赛车（3321张，nc4）
- 十六、野外烟雾（737张，nc1）
- 十七、水面漂浮垃圾（塑料）数据集（1327张，nc1)
- 十八、墙面缺陷数据集（8511张，nc7）
- 十九、自动驾驶（3D建模）数据集（1719张，nc10）
- 二十、纸牌点数值数据集（10100张，nc52）
- 二十一、货币硬币纸币值数据集（3053张，nc10）
- 二十二、生猪监控视角数据集（1065，nc1）
- 二十三、厨余垃圾分类（10464张，nc6）
- 二十四、驾驶行为检测数据集（15469张，nc3）
- 二十五、钢丝异常（1318张，nc2）
- 二十六、 夜间自动驾驶数据集（1452张，nc4）
- 二十七、雪天铁轨障碍检测数据集（1917张，nc2）
- 二十八、恶劣（雨雪）天气自动驾驶（1200张，nc3)
- 二十九、学生课堂行为（8884张，nc8）
- 三十、CSGO自瞄数据集（6407，nc2）
- 三十一、直升机数据集Helicopters（17212张，nc24）
- 三十二、面部表情心情数据集（7304，nc7）
- 三十三、PCB板上的零件数据集（672张，nc23）
- 三十四、自动驾驶垂直俯视视角数据集（5985张，nc7）
- 三十五、道路裂缝数据集（2857张nc1）
- 三十六、自动驾驶航拍俯视视角数据集（2319张，nc9）
- 三十七、直肠息肉镜检测数据集（9909张，nc1）
- 三十八、道路坑洼数据集（665张，nc1:pothole）
- 三十九、垃圾数据集（391张，nc:4-5(不详)）
- 三十九、直肠息肉镜检测数据集（6505张，nc1）
- 四十、风机叶片缺陷数据集（1501张，nc不详）
- 四十一、食物食材数据集（12340张，nc19）
- 四十二、发票识别数据集（各种形式3831张，nc1）
- 四十三、农用车机械数据集（7146张，nc3）
- 四十四、木材缺陷数据集 （40291张，nc5）
- 四十五、救生衣求生衣数据集（10000张，nc2）
- 四十六、口罩佩戴数据集（5899张，nc3）
- 四十七、焊缝异常数据集 (1089张，nc9)
- 四十九、俯视房屋检测数据集（16429张，nc1）
- 五十、PCB板缺陷数据集（1026张，nc4）
- 五十一、瑕疵地板瓷砖（5388张，nc7）
- 五十二、狗和人热成像（203张，nc 2）
- 五十三、手势识别（2640张，nc29，和nc5)
- 五十四、道路裂缝（11857，nc1）
- 五十五、车外表面缺陷（4048张，nc4）
- 五十六、信号电力塔连接件（1008张，nc2）
- 五十七、吊钢生锈滑移裂纹（1249张，nc3）
- 五十八、穿越火线 CFAIM数据集（2351张，nc2）
- 五十九、（穿）志愿者服（1982张，nc2）
- 六十、钓鱼行为（手握鱼竿的人，700张，nc1）
- 六十一、（船舶）船只（类型）检测（6983张，nc6）
- 六十二、螺栓头缺陷（428张，nc9）
- 六十三、西红柿成熟度（3251张，nc5）
- 六十四、烟火烟雾火（2555张，nc2）
- 六十五、更多数据集
- 总结
前言
YOLO格式数据集，直接使用导入YOLO模型训练自己的数据集。
- 横向项目落地。
- 离线监测和在线监测。
- 项目结题。
相关连接：
各种数据集链接：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=686270772909
一、安全帽数据集（10755张，nc2）
二、吸烟/抽烟数据集（8368张，nc1）
三、轨道扣件异常数据集（2234张，nc6）
nc6：[‘fastener’, ‘fastener-2’, ‘fastener2_broken’, ‘fastener_broken’, ‘missing’, ‘trackbed_stuff’]
四、平贝母数据集1165张
五、柑橘病虫害数据集（522张，1.4G）
六、自动驾驶（29800张）
七、烟雾/雾数据集（21578张，仅烟雾）
八、口罩数据集（12715张：nc2，佩戴和未佩戴；5164张：nc3）
九、机车/摩托车数据集（6499张，nc1）
十、头盔/安全帽（4000张，nc4）
面向电动车和摩托车
十一、猫的品种和狗的品种（12042张，nc37）
十二、猫和狗分类（3686张，nc2）
十三、（公路）落石与滑坡（1000张，nc2）
nc:2 [落石，滑坡]
十四、直升机分类（17212张，nc24）
具体类别：[‘A139’, ‘AS50’, ‘B06’, ‘B412’, ‘B429’, ‘CH47’, ‘EC35’, ‘EC45’, ‘H500’, ‘H60’, ‘H60-Aux Fuel Tanks’, ‘MD52’, ‘MH65’, ‘R66’, ‘S76’, ‘UH1N’, ‘UH72’, ‘V22’, ‘VH3D’, ‘VH60N’, ‘VH92A’, ‘bird’, ‘i’, ‘plane’]
十五、F1赛车（3321张，nc4）
具体类别：[‘Ferrari’, ‘Mclaren’, ‘Mercedes’, ‘Redbull’]
十六、野外烟雾（737张，nc1）
十七、水面漂浮垃圾（塑料）数据集（1327张，nc1)
十八、墙面缺陷数据集（8511张，nc7）
nc: [‘Armatura in vista’, ‘Delaminazione’, ‘Efflorescenza’, ‘Fessura’, ‘Scaling’, ‘Spalling’, ‘Tracce di ruggine’]
十九、自动驾驶（3D建模）数据集（1719张，nc10）
nc: [‘bike’, ‘motobike’, ‘person’, ‘traffic_light_green’, ‘traffic_light_orange’, ‘traffic_light_red’, ‘traffic_sign_30’, ‘traffic_sign_60’, ‘traffic_sign_90’, ‘vehicle’]
二十、纸牌点数值数据集（10100张，nc52）
nc：一副牌52张。
二十一、货币硬币纸币值数据集（3053张，nc10）
nc：[‘Dime’, ‘Nickel’, ‘Penny’, ‘Quarter’, ‘fifty’, ‘five’, ‘hundred’, ‘one’, ‘ten’, ‘twenty’]
二十二、生猪监控视角数据集（1065，nc1）
二十三、厨余垃圾分类（10464张，nc6）
nc6：[‘BIODEGRADABLE’, ‘CARDBOARD’, ‘GLASS’, ‘METAL’, ‘PAPER’, ‘PLASTIC’]
二十四、驾驶行为检测数据集（15469张，nc3）
nc3：[phone, seatbelt, smoking]
二十五、钢丝异常（1318张，nc2）
nc2：[break, thunderbolt]
二十六、 夜间自动驾驶数据集（1452张，nc4）
nc：[‘bicycle’, ‘car’, ‘dog’, ‘person’]
二十七、雪天铁轨障碍检测数据集（1917张，nc2）
nc2：[people，路障（锥桶）]
二十八、恶劣（雨雪）天气自动驾驶（1200张，nc3)
nc3：[car, pedestrain, truck]
二十九、学生课堂行为（8884张，nc8）
nc2：（低头写字，低头看书，抬头听课，转头，举手，站立，小组讨论，教师指导）
三十、CSGO自瞄数据集（6407，nc2）
nc2：[head, body]
三十一、直升机数据集Helicopters（17212张，nc24）
[‘A139’, ‘AS50’, ‘B06’, ‘B412’, ‘B429’, ‘CH47’, ‘EC35’, ‘EC45’, ‘H500’, ‘H60’, ‘H60-Aux Fuel Tanks’, ‘MD52’, ‘MH65’, ‘R66’, ‘S76’, ‘UH1N’, ‘UH72’, ‘V22’, ‘VH3D’, ‘VH60N’, ‘VH92A’, ‘bird’, ‘i’, ‘plane’]
三十二、面部表情心情数据集（7304，nc7）
nc7: [‘anger’,‘disgust’,‘fear’,‘happy’,‘neutral’,‘sadness’,‘surprise’]
三十三、PCB板上的零件数据集（672张，nc23）
nc23: [‘Button’, ‘Capacitor Jumper’, ‘Capacitor’, ‘Clock’, ‘Connector’, ‘Diode’, ‘EM’, ‘Electrolytic Capacitor’, ‘Ferrite Bead’, ‘IC’, ‘Inductor’, ‘Jumper’, ‘Led’, ‘Pads’, ‘Pins’, ‘Resistor Jumper’, ‘Resistor Network’, ‘Resistor’, ‘Switch’, ‘Test Point’, ‘Transistor’, ‘Unknown Unlabeled’, ‘iC’]
三十四、自动驾驶垂直俯视视角数据集（5985张，nc7）
三十五、道路裂缝数据集（2857张nc1）
三十六、自动驾驶航拍俯视视角数据集（2319张，nc9）
nc: 9
names: [‘Bus’, ‘Car’, ‘Container truck’, ‘Motorcycle’, ‘Pickup truck’, ‘Trailer truck’, ‘Truck’, ‘Tuktuk’, ‘Van’]
三十七、直肠息肉镜检测数据集（9909张，nc1）
nc1: polyp
三十八、道路坑洼数据集（665张，nc1:pothole）
三十九、垃圾数据集（391张，nc:4-5(不详)）
nc:不详
三十九、直肠息肉镜检测数据集（6505张，nc1）
nc1: polyp
四十、风机叶片缺陷数据集（1501张，nc不详）
nc不详！不详！不详！
四十一、食物食材数据集（12340张，nc19）
nc19： [‘Apple’, ‘Banana’, ‘Broccoli’, ‘Cabbage’, ‘Cantaloupe’, ‘Carrot’, ‘Cucumber’, ‘Egg’, ‘Grape’, ‘Lemon’, ‘Mango’, ‘Mushroom’, ‘Orange’, ‘Peach’, ‘Pear’, ‘Pineapple’, ‘Potato’, ‘Pumpkin’, ‘Tomato’]
四十二、发票识别数据集（各种形式3831张，nc1）
nc1：invoice
四十三、农用车机械数据集（7146张，nc3）
nc3: [‘EXCAVATORS’, ‘dump truck’, ‘wheel loader’]
四十四、木材缺陷数据集 （40291张，nc5）
nc:5 [‘Blue_Stain’, ‘Crack’, ‘Dead_Knot’, ‘Live_Knot’, ‘resin’]
四十五、救生衣求生衣数据集（10000张，nc2）
nc：2 [nowear,wear]
四十六、口罩佩戴数据集（5899张，nc3）
nc：3 [‘mask_weared_incorrect’, ‘with_mask’, ‘without_mask’]
四十七、焊缝异常数据集 (1089张，nc9)
nc:9 [‘Good weld profile’, ‘High splatter’, ‘Irregular bead shape’, ‘Poor start and stop’, ‘Porosity’, ‘Slag inclusion’, ‘Slag not removed’, ‘Surface crack’, ‘Undercut’]
四十九、俯视房屋检测数据集（16429张，nc1）
五十、PCB板缺陷数据集（1026张，nc4）
nc：4 [‘dust’, ‘pinhole’, ‘scratch’, ‘solder copper’]
五十一、瑕疵地板瓷砖（5388张，nc7）
nc：7 [“0”: “背景”,
“1”: “边异常”,
“2”: “角异常”,
“3”: “白色点瑕疵”,
“4”: “浅色块瑕疵”,
“5”: “深色点块瑕疵”,
“6”: “光圈瑕疵”]
五十二、狗和人热成像（203张，nc 2）
nc ：2 [‘dog’, ‘person’]
五十三、手势识别（2640张，nc29，和nc5)
nc:29 [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘del’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’,‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘space’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’ ,‘yes’, ‘z’]
nc:5 [‘left’, ‘up’, ‘down’, ‘right’, ‘yes’ ]
五十四、道路裂缝（11857，nc1）
nc :1 [crack]
五十五、车外表面缺陷（4048张，nc4）
nc： 4 [‘broke’, ‘decay’, ‘dent’, ‘scratch’]
五十六、信号电力塔连接件（1008张，nc2）
nc: 2 [‘joint’, ‘side’]
五十七、吊钢生锈滑移裂纹（1249张，nc3）
nc:3 [‘Slippage’, ‘corrosion’, ‘crack’]
五十八、穿越火线 CFAIM数据集（2351张，nc2）
nc：2 [‘body’, ‘head’]
五十九、（穿）志愿者服（1982张，nc2）
nc:2 [‘wear’,‘not wear’]
六十、钓鱼行为（手握鱼竿的人，700张，nc1）
nc:1 [手握鱼竿的人] 备注：（包括50手持树枝背景图）
六十一、（船舶）船只（类型）检测（6983张，nc6）
nc: 6 [ ‘ore carrier’, ‘bulk cargo carrier’, ‘general cargo ship’, ‘container ship’,‘fishing boat’,‘passenger ship’]
六十二、螺栓头缺陷（428张，nc9）
nc: 9 [‘bulge’, ‘burst’, ‘circle’, ‘crack’, ‘damage’, ‘fold’, ‘scratch’, ‘tool mark’, ‘void’]
六十三、西红柿成熟度（3251张，nc5）
nc:5 [‘tomato_half_ripe’, ‘tomato_overripe’, ‘tomato_ripe’, ‘tomato_rotten’, ‘tomato_unripe’]
六十四、烟火烟雾火（2555张，nc2）
nc:2 [‘fire’, ‘smoke’]
六十五、更多数据集
（下列数据集都有现成的YOLO格式）
- 口罩数据集（5164张，三类：正常佩戴，非正常佩戴，未戴）
- 电话/手机数据集
- 草莓数据集
- 异常焊缝数据集
- 老鼠数据集（2460）
- 裂缝数据集（2857张）
- 瑜伽数据集（5400张）
- 吸烟手势/吸烟的手数据集（2357张）
- 找数据集
总结
目标检测YOLO格式各种数据集，亲测效果好！
