密集人群中的行人检测YOLO数据集

主要内容

​​密集人群中的行人检测YOLO数据集​​是一份专为YOLO系列模型设计的数据集，适用于在复杂环境中进行行人检测任务。该数据集包含以下详细信息：

• ​​训练集​​：15170张图片，这些图片将用于模型的主要训练过程，确保模型能够学习到丰富的特征。

• ​​验证集​​：1512张图片，用于在训练过程中验证模型的性能，帮助调整超参数和防止过拟合。

• ​​测试集​​：734张图片，用于最终评估模型的泛化能力，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。

该数据集中的所有图片均采用​​方框标注​​，并且标注格式为​​YOLO系列txt标签​​，这种格式广泛应用于YOLO模型的训练中，方便直接导入和使用。数据集的标注清晰、准确，能够为模型提供高质量的监督信息。

此外，为了满足不同用户的需求，我们提供了灵活的数据集划分脚本。用户可以根据自己的具体需求，​​通过链接所提供的划分脚本按照特定比例划分数据集​​，无论是调整训练集和验证集的比例，还是进一步细分测试集，都能轻松实现。

结语

总的来说，​​密集人群中的行人检测YOLO数据集​​是一份极具价值的资源，能够为从事行人检测研究的开发者和研究人员提供强有力的支持。无论您是在学术研究中寻找合适的数据集，还是在实际项目中需要高质量的标注数据，这份数据集都将是一个不错的选择。

下载链接

密集人群中的行人检测YOLO数据集

预览图