课堂行为目标检测数据集：5800张图片，3类别VOC/YOLO格式

### 数据集概述 该数据集包含5835张标注的jpg格式图片，用于训练和测试目标检测模型。数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注，适用于多种目标检测算法，如YOLO系列、Faster R-CNN等。标注内容包括学生上课时的三种状态：“使用手机”、“睡觉”和“学习”。整个数据集不包含分割路径的txt文件，但包含对应于jpg图片的VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。 ### 格式说明 #### Pascal VOC格式 Pascal VOC格式是计算机视觉领域常用的一种标注格式，其中xml文件包含了图片的尺寸、目标对象的位置以及类别等信息。在这个数据集中，每张图片对应一个xml文件，xml文件中描述了每个标注对象的边界框（bounding box）位置和类别信息。 #### YOLO格式 YOLO（You Only Look Once）格式的标注文件是YOLO系列模型专用的，通常为文本文件，每行描述一个目标对象，包含该对象在图片中的中心坐标、尺寸以及类别索引等信息。在本数据集中，YOLO格式的txt文件与VOC格式的xml文件一一对应，为同一标注对象提供了另一种表达方式。 ### 数据集内容 数据集中的5835张jpg图片均与对应的xml文件和txt文件对应，意味着每张图片都至少有一个边界框标注。标注的类别数为3，包括： - 使用手机（phone）：2789个框 - 睡觉（sleep）：2938个框 - 学习（study）：4966个框 总计标注的边界框数量为10693个，为模型训练提供了丰富的学习样本。 ### 标注工具 数据集的标注是通过labelImg工具完成的。labelImg是一款流行的图像标注软件，广泛用于目标检测任务中，它允许用户通过图形界面为图片中的目标绘制矩形边界框，并为这些边界框指定类别。 ### 标注规则 标注规则指出，在标注过程中，为每张图片中的目标类别画出矩形边界框。这将帮助目标检测模型识别和定位图片中的不同行为。 ### 应用场景 该数据集的目标是用于机器学习和计算机视觉领域的研究和开发，特别是在学生行为分析、课堂监控、智能教育等领域。通过对学生上课状态的自动识别，可以帮助教育工作者更好地了解和分析课堂情况，提高教学质量和管理效率。 ### 使用注意事项 在使用该数据集时，应确保遵守相关的隐私和版权规定。由于数据集涉及学生的行为，研究者在使用数据集进行模型训练和测试时，必须保证对个人隐私的保护，并符合教育领域的伦理标准。 ### 总结 该学生上课状态数据集为机器学习社区提供了一个宝贵的资源，用于研究和开发能够识别和分析学生行为的目标检测系统。通过丰富的标注和合理的格式设计，该数据集能够为不同背景的研究人员提供支持，助力于推动智能教育技术的发展。