注意數據集中大約一半為增強圖片主要為旋轉增強圖片 數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：4637 分類類別數：2 類別名稱:['infected','notinfected'] 每個類別圖片數： 訓練集圖片數：4074 - i
數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：4994 分類類別數：5 類別名稱:['basophil','erythroblast','monocyte','myeloblast','seg_neutrophil']=['嗜鹼性粒細胞','幼紅細胞','單
注意數據集中有部分增強圖片 數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1720 標註數量(xml文件個數)：1720 標註數量(txt文件個數)：1720 標註類別數：12 所在倉庫：firc-datas
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2547 標註數量(xml文件個數)：2547 標註數量(txt文件個數)：2547 標註類別數：9 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：898 分類類別數：4 類別名稱:['cordana','healthy','pestalotiopsis','sigatoka']=['棒孢黴葉斑病','健康','擬盤多毛孢葉斑病','香蕉葉斑病'] 每
注意數據集大約1/4是原圖剩餘為增強圖片 數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：6113 標註數量(xml文件個數)：6113 標註數量(txt文件個數)：6113 標註類別數：3 所在倉庫：firc
數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：904 標註數量(json文件個數)：904 標註類別數：3 標註類別名稱:["Cordana (柯達那葉斑病)", "Healthy (健康葉片)", "Sigatoka (葉斑病)"] 每個類別標註的框數： Cordan
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：522 標註數量(xml文件個數)：522 標註數量(txt文件個數)：522 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1025 標註數量(xml文件個數)：1025 標註數量(txt文件個數)：1025 標註類別數：3 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：9834 標註數量(xml文件個數)：9834 標註數量(txt文件個數)：9834 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：630 標註數量(xml文件個數)：630 標註數量(txt文件個數)：630 標註類別數：4 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2136 標註數量(xml文件個數)：2136 標註數量(txt文件個數)：2136 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：9652 標註數量(xml文件個數)：9652 標註數量(txt文件個數)：9652 標註類別數：3 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
注意數據集大約有一半是增強圖片主要為旋轉增強圖片 數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2392 標註數量(json文件個數)：2392 標註類別數：3 標註類別名稱:["crowdedstreet","notraffic","traffic"] 每個類別標註的
數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：4520 標註數量(xml文件個數)：4520 標註數量(txt文件個數)：4520 標註類別數：2 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol
解決Python高版本中PyQt5-tools安裝問題的方法 隨着Python語言的不斷髮展，新版本的發佈帶來了許多性能優化和新特性。然而，這也可能導致一些舊有的庫和工具出現兼容性問題。當你安裝好Python 3.12或Python 3.13後，或者安裝了Anaconda3並發現Python版本高於3.12時，可能會遇到一個常見的問題：使用pip install pyqt5
