停车场停车位检测数据集2166张 违停 带标注 voc yolo 2类

停车场停车位检测数据集2166张 违停 带标注 voc yolo 2类

分类名: (图片张数，标注个数)
occupied :(1035，2634)
empty: (1131, 4280)
总数:(1230，691 4)
总类(nc): 2类

停车场停车位检测数据集介绍

数据集名称

停车场停车位检测数据集 (Parking Lot Space Detection Dataset)

数据集概述

该数据集是一个专门用于训练和评估停车场内停车位状态（空闲或占用）检测模型的数据集。数据集包含2166张图像，每张图像都带有详细的标注信息，标注格式包括VOC（Pascal VOC）和YOLO格式。这些图像涵盖了各种停车场场景中的停车位情况，适用于基于深度学习的目标检测任务。通过这个数据集，可以训练出能够准确检测和分类停车位是否被占用的模型，从而帮助提高停车场管理效率、优化停车资源分配等。

数据集特点

• 高质量图像：数据集中的图像具有高分辨率，能够提供丰富的细节信息。
• 带标注：每张图像都有详细的标注信息，包括停车位的位置和状态（空闲或占用）。
• 多格式标注：标注信息同时以VOC和YOLO格式提供，方便不同框架的使用。
• 实际应用场景：适用于需要精确检测停车位状态的场景，如智能停车场管理系统、自动停车引导系统等。

数据集结构

parking_lot_detection_dataset/
├── images/                            # 图像文件
│   ├── 00001.jpg                      # 示例图像
│   ├── 00002.jpg
│   └── ...
├── annotations/                       # 标注文件
│   ├── VOC/                           # Pascal VOC格式标注
│   │   ├── 00001.xml                  # 示例VOC标注文件
│   │   ├── 00002.xml
│   │   └── ...
│   ├── YOLO/                          # YOLO格式标注
│   │   ├── 00001.txt                  # 示例YOLO标注文件
│   │   ├── 00002.txt
│   │   └── ...
├── data.yaml                          # 类别描述文件
├── README.md                          # 数据集说明

数据集内容

1. images/

   • 功能：存放图像文件。
   • 内容：
     • 00001.jpg：示例图像。
     • 00002.jpg：另一张图像。
     • ...

2. annotations/

   • 功能：存放标注文件。
   • 内容：
     • VOC/：存放Pascal VOC格式的标注文件。
       • 00001.xml：示例VOC标注文件。
       • 00002.xml：另一张图像的VOC标注文件。
       • ...
     • YOLO/：存放YOLO格式的标注文件。
       • 00001.txt：示例YOLO标注文件。
       • 00002.txt：另一张图像的YOLO标注文件。
       • ...

3. data.yaml

   • 功能：定义数据集的类别和其他相关信息。
   • 内容：

     train: parking_lot_detection_dataset/images
     val: parking_lot_detection_dataset/images
     nc: 2
     names: ['occupied', 'empty']

4. README.md

   • 功能：数据集的详细说明文档。
   • 内容：
     • 数据集的来源和用途。
     • 数据集的结构和内容。
     • 如何使用数据集进行模型训练和评估。
     • 其他注意事项和建议。

数据集统计

• 总图像数量：2166张
• 总标注框数量：6914个
• 类别：2类（占用、空闲）
• 平均每张图像的标注框数量：约3.19个

具体类别及其统计如下：

• occupied（占用）：(1035张图像, 2634个标注)
• empty（空闲）：(1131张图像, 4280个标注)

使用说明

• 环境准备：确保安装了常用的深度学习库，例如torch, torchvision, numpy等。
• 数据集路径设置：将数据集解压到项目目录下，并确保路径正确。
• 训练模型：可以使用预训练的目标检测模型（如Faster R-CNN、YOLOv5等），并对其进行微调以适应当前数据集。
• 数据增强：可以通过随机翻转、旋转等方法增加数据多样性，提高模型鲁棒性。
• 超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳训练效果。
• 硬件要求：建议使用GPU进行训练和推理，以加快处理速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
• 类别平衡：虽然数据集中各类别的样本数量相对均衡，但在实际应用中可能需要进一步检查并处理类别不平衡问题，例如通过过采样或欠采样方法。

通过上述步骤，你可以成功地使用这个高质量的停车场停车位检测数据集进行模型训练和评估。该数据集不仅适用于学术研究，还可以应用于实际的智能停车场管理系统、自动停车引导系统等领域，帮助提升对停车位状态的检测准确性和效率。希望这个数据集能帮助你更好地理解和应用最新的深度学习技术。