数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml)
图片数量(jpg文件个数)：7398
标注数量(xml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：
basketball count = 8655
制作单位：未来自主研究中心
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
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
数据集介绍：
[数据集][目标检测]篮球数据集VOC格式7398张_哔哩哔哩_bilibili数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml)图片数量(jpg文件个数)：7398标注数量(xml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：basketball count = 8655使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画矩形框重, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：[数据集介绍][目标检测]城市道路垃圾数据集VOC格式892张，使用C#调用libotrch-yolov5模型实现全网最快winform目标检测，yolov5自动标注工具自动打标签目标检测自动标注使用教程，将yolov5封装成一个类几句代码实现目标检测任务，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，labelme转yolov5和yolov7实例分割数据集工具使用教程，C#调用yolov7进行目标检测winform开发，基于pyqt5+yolov5+lprnet实现车牌检测和车牌识别系统，[数据集介绍][目标检测]煤气罐数据集VOC格式1832张，[数据集介绍][目标检测]人员持刀数据集VOC格式6580张
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