Support data enhancement when there are few data sets（支持数据集较少的情况进行数据增强，包含随机的多种变化） 这是数据集扩增的一个小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下能够进行变化增强图片，丰富您的数据集。 (支持LabelIMg和LabelMe标注的文件) 包括3个python文件 rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径 DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化） DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化） 注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等 ##将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xml文件存放路径，您放入即可

这个数据集里包含了大约1000张的图片，有image、labels两个文件夹，也有yolo训练需要的txt文件，包含了自己生成目录的算法，你可以更该自己的路径。来满足自己的实验要求，下载下来即可做实验，方便快捷，如果你有什么不懂的地方，也可以私信问我。希望这个数据集能帮到你。口罩还是日常出行需要佩戴的，很多大型公共场所仍然需要佩戴口罩才能进入。mask，yolov5，dataset，format.

环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练。ss环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练 环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练

可以解决多个数据集重名问题，规范化数据集内的文件名。 YOLO数据集VOC数据集用UUID重命名图片和xml文件，包含修改xml内的path，只需要修改图片和xml的路径就可以使用。 # 1、打开xml文件 tree =ET.parse(xPath + xmlnewname) # 获xml文件的内容取根标签 root = tree.getroot() # print(root) # 2、读取节点内容 Events_object = root.find("folder")

YOLO数据集分割代码，将数据集分割成训练数据集和验证数据集。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

voc数据集格式转yolo数据集格式（直接划分成训练集和验证集）---目标检测数据集转换代码，python程序代码，自己当前在用，使用过程中只需要修改相应的路径即可。

'lighter', 'pressure', 'knife', 'scissors', 'powerbank', 'zippooil', 'handcuffs', 'slingshot', 'firecrackers', 'nailpolish']

环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练。

1、yolov5水果检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果检测权重，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码