[数据集][目标检测]狗狗表情识别VOC+YOLO格式3971张4类别

news2025/2/23 18:15:08

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):3971
标注数量(xml文件个数):3971
标注数量(txt文件个数):3971
标注类别数:4
标注类别名称:["angry","happy","relaxed","sad"]
每个类别标注的框数:
angry 框数 = 1051
happy 框数 = 1041
relaxed 框数 = 1038
sad 框数 = 1010
总框数:4140
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

视频演示:

狗狗表情识别数据集VOC+YOLO格式3971张4类别_哔哩哔哩_bilibili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):3971标注数量(xml文件个数):3971标注数量(txt文件个数):3971标注类别数:4标注类别名称:["angry","happy","relaxed", 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:易语言部署yolov8的onnx模型,将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务,卓越开端工具箱发布!只写了这个开端工具箱的UI(闭源),基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示,C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测,yolov9+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示,再见GPT4,向Bard问好,Gemini近期迎来史诗级更新,GPT5推出迫在眉睫,鱼摆摆带你解读Bard十大更新内容,用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度,使用C#部署openvino-yolov5s模型,基于目标检测通用pyqt5界面设计读取图片摄像头视频文件icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1Tm411f72w/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

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