脑肿瘤检测数据集，对9900张原始图片进行YOLO，COCO，VOC格式的标注。
交通信号灯数据集，可识别红绿黄三种颜色并使用yolo,voc,coco格式标记5739张图片采集。
轮胎识别数据集，可对生产流水线里的轮胎图片标注，支持yolo，coco json，voc xml格式的标注，一共785张采集图片。曝光度： -
煤和传送带（皮带）识别数据集，使用YOLO，COCO，VOC格式标注，平均识别率高达99.5%
药片缺陷检测数据集，8625张图片，使用YOLO，PASICAL VOC XML，COCO JSON格式标注，可识别药品是否有缺陷，是否完整。
IP102 是一个用于目标分类与检测任务的农作物病虫害数据集，它包含了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共8
睡岗和玩手机数据集，4653张原始图，支持YOLO，VOC XML，COCO JSON格式的标注
医院跌倒检测识别 使用YOLO,COCO ,VOC格式对4806张原始图片进行标注，可识别病人跌倒，病人的危险行为，病床等场景，预测
交通道路上的车辆，人，自行车摩托车自动识别数据集，使用YOLO，COCO，VOC格式对2998张原始图片标注。
玉米叶病预测数据集，使用yolo，coco，voc格式人工标注，10046张原始图片，可识别叶枯病,普通锈病，灰叶斑病，健康的玉米叶数
玉米叶病预测数据集，使用yolo，coco，voc格式人工标注，准确率可达95.7％以上， 10884张图片，可识别叶枯病,普通锈病，灰叶斑病，健康获取。
对1000张原始图片进行yolov，coco，voc格式标注，可识别植物是否是玉米。对原始图片进行yolov，coco，voc格式标注，可识
小麦疾病识别数据集，全是原始图片标注，支持yolo，coco json，voc xml格式的标注。可以在下方留言及时更新。
雨雪天气路面状况数据集，可识别结冰路面，雪地，下雨湿滑，干燥路面，图片均采用原始图片数据集分割646总图像数训
橙子好的和坏的检测数据集，针对8909张原始图片进行yolo，coco json，voc xml格式的标注，可识别新鲜的橙子和放变质的橙
传送带破损检测数据集，针对700张原始图片进行yolo，coco json， voc xml格式的标注，可识别传送带上的破损缺陷数据集分割训练组59％416图
商店偷窃行为识别数据集，使用yolo，coco，voc三种格式对8395张原始图片标注，平均准确率达到98.6％
跌倒数据集，5345张图片， 使用yolo，coco json，voc xml格式进行标注，平均识别率99.5%以上 ，可用于某些场景下识别人是否跌倒或摔倒并进行告警。数据集分割 训练组99％ 5313图片 有效集0％ &nbs
阿尔茨海默症数据集,使用yolo，voc，coco格式对2013张原始图片进行标注，可识别轻微，中等，严重和正常的症状数据集分
MRI脑肿瘤检测数据集，使用500张原始图片标注，支持yolo，coco，voc格式。
数据集分割训练组2995图片有效集999图片测试集1000图片预处理自动定向： 已应用调整大小： 拉伸至 640x640增强未应用任何增强。
游泳溺水识别数据集，对6128张原始图片进行YOLO，COCO JSON, VOC XML 格式的标注，平均识别率在91.7％以上 ，可识别泳池或者
煤堆，大块煤识别数据集，使用yolo，coco json，voc xml格式对1767张煤矿现场采集图片进行标注数据集分割训练组1580图片有效集12
有无煤炭识别数据集，现场采集的3401张照片，可识别传送带上是否有煤。亮度： -25% 至 +25% 之间。调整大小： 拉伸至 640x640。模糊： 最高 0.75px。每个训练示例的输出： 3。
螺丝螺帽缺陷检测识别数据集，支持yolo，coco，voc三种格式的标记，一共3081张图片3081总图像数数据集分割训练组2781
电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO，COCO，VOC三种格式的标注 7111张图片711
煤矿中 煤和脉石检测区分数据集，可使用YOLO，COCO，VOC三种格式标记，图片数据未增强共七千多张原始图片。分别
烟火数据集，可区分火焰和烟雾，9332张图片，支持YOLO，COCO，VOC格式的标记。
本数据集支持YOLO，COCO，VOC三种格式标记汽车车牌，无论是新能源汽车还是油车都能识别标记，该数据集一共包含400
该数据集用计算机视觉技术，对公路上的骑车人员进行自动识别和检测。这种技术可以识别出公路上的骑自行车的人，帮助交
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