[数据集][目标检测]停车场空位检测数据集VOC+YOLO格式7959张2类别.docx

停车场空位检测数据集是为训练和评估目标检测模型而设计的，其中包含了7959张停车场现场照片，这些照片涵盖了两种状态的车位：空闲（empty）和被占用（occupied）。该数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式两种标准格式，以满足不同深度学习框架和目标检测框架的需求。 Pascal VOC格式是计算机视觉领域广泛使用的一种数据集格式，它包含了图像数据、标注数据和注释信息。具体到这个数据集，每张图片都对应有一个同名的.xml文件，用于描述图片中各个目标的位置和类别信息。每个.xml文件中都有一个或多个<annotation>标签，每个标签包含一个或多个<object>子标签，用于标注出特定的目标物体。每个<object>子标签中，包含了该目标的类别名称以及目标在图片中的位置信息，通常位置信息是以<box>标签来表示，包含了四个数值：x_min, y_min, x_max, y_max，分别表示矩形框左上角和右下角的坐标值。 YOLO格式则是一种轻量级的标注格式，通常用于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法。YOLO格式的标注文件是一种纯文本文件，以.txt为后缀名，其标注方式简单，每行对应图片中的一个目标，包含了目标的类别索引和中心点坐标以及目标的宽和高。YOLO格式便于快速读取和处理，在实时目标检测系统中得到了广泛应用。 关于数据集的详细情况，标注数量与图片数量是等同的，即每张图片都对应一个标注文件。数据集总共包含了7959张.jpg图片，同时也有相同数量的.xml标注文件和.txt标注文件。数据集中标注类别数为2，分别是空闲车位和被占用车位，分别用"empty"和"occupied"来表示。在所有的标注中，空闲车位的矩形框数总计为238776个，而被占用车位的矩形框数总计为223124个，两者的总和达到了461900个标注框。 在创建此数据集时，使用了labelImg这一常用的图像标注工具，它允许用户通过画矩形框来标注图片中的目标物体，并为每个矩形框赋予相应的类别标签。标注的过程遵循了简单的规则，即通过在目标物体周围画矩形框来完成标注，以进行目标检测模型的训练。 值得注意的是，虽然数据集提供了大量的标注图片，但本数据集不对使用该数据集训练出的模型或权重文件的精度进行任何保证。这主要是因为真实世界的应用场景复杂多变，模型的性能在很大程度上取决于模型的设计、训练过程以及部署环境等多种因素。此外，数据集本身是经过合理标注的，用于提供准确的训练样本，但并不包含对模型性能的预设或保证。 数据集还提供了图片总览和标注例子，方便用户快速了解数据集的内容和标注样式，以便更好地利用这些数据进行模型训练和测试。