跌倒检测数据集4250张VOC+YOLO格式
摘要:该跌倒检测数据集包含4250张640x640分辨率的图片,采用PascalVOC和YOLO双格式标注(各4250个xml和txt文件)。包含"fallen"和"unfallen"两类,标注框数分别为2110和2140。数据集已增强但未划分训练/验证/测试集,需用户自行处理。数据标注使用labelImg工具,采用矩形框标注方式。特别声明不对模型精度作保证
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跌倒检测数据集4250张VOC+YOLO格式
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):4250
标注数量(xml文件个数):4250
标注数量(txt文件个数):4250
标注类别数:2
所在github仓库:datasets_sl
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["fallen","unfallen"]
每个类别标注的框数:
fallen 框数 = 2110
unfallen 框数 = 2140
总框数:4250
每个类别占有图片数:
fallen 占有图片数 = 2110
unfallen 占有图片数 = 2140
图片分辨率:640x640
使用标注工具:labelImg
数据集是否增强:是
标注规则:对类别进行画矩形框
重要说明:数据集没有划分训练验证测试集需自行划分
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
标注及图片情况如下:


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