car_augm|目标检测数据集|无人机数据集
收藏数据集概述
数据集名称
car_augm
数据集描述
该数据集用于改进YOLOv8的无人机画面坦克检测定位系统,专注于单一类别的目标检测,具体为“坦克”。数据集的设计旨在解决传统目标检测模型在特定环境下的局限性,尤其是在军事侦察和战场监控等应用场景中。
数据集类别
- 类别数量:1
- 类别名称:[tank]
数据集构建
数据集包含3300张图像,通过多种数据增强技术(如图像旋转、缩放、裁剪、亮度调整等)确保模型在训练过程中能够接触到丰富多样的坦克图像。图像来源广泛,涵盖不同类型的坦克及其在多种地形和环境中的表现。
数据集标注
数据集中的图像采用了精确的标注策略,确保每一张图像中的坦克目标都被准确标记。这一过程不仅提高了数据集的质量,也为后续的模型训练提供了坚实的基础。
数据集应用
通过使用该数据集,研究者期望能够显著提升YOLOv8模型在复杂环境中的坦克检测能力,为未来的军事应用提供更为精准的技术保障。

MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
EcoInvent
EcoInvent是一个生命周期评估(LCA)数据库,包含了大量产品的环境影响数据。它提供了详细的产品生命周期数据,包括原材料提取、生产、使用和废弃处理等各个阶段的环境影响信息。
www.ecoinvent.org 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
github 收录
NEU-DET
用于缺陷检测的数据集,使用yolov8及其改进模型(包括Coordinate Attention和Swin Transformer)进行缺陷检测。
github 收录
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心(CSLT)发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下,由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统,原名“TCMSD”,意思是“清华连续普通话语音数据库”,时隔13年出版,由王东博士发起,并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此,该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录