朔州企业网站建设整站优化包年
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：895
标注数量(xml文件个数)：895
标注数量(txt文件个数)：895
标注类别数：2
标注类别名称:["swimmer","drowning"]
每个类别标注的框数：
drowning 框数 = 97
swimmer 框数 = 1433
总框数：1530
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：由于溺水状态难以确认，下载数据集后请务必重新校正为自己认为溺水理想状态，数据集从30段视频截取标注，如果不需要数据集可以直接下载提供的视频文件
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
30段视频下载：
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88875524
数据集下载地址：
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88875527
数据集视频样例演示：
[数据集][目标检测]游泳者溺水数据集VOC+YOLO格式2类别895张_哔哩哔哩_bilibili数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：895标注数量(xml文件个数)：895标注数量(txt文件个数)：895标注类别数：2标注类别名称:["swimmer","drowning"]每个类别标注的框数：drowni, 视频播放量 30、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：ai生成威尔史密斯吃面条，使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测，YOLOv8检测界面-PyQt5实现，基于yolov5-6.0+bytetrack的目标追踪演示，用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，使用C#部署openvino-yolov5s模型，[数据集介绍][目标检测]河道垃圾水面漂浮物数据集VOC格式1304张，使用C#调用libotrch-yolov5模型实现全网最快winform目标检测
https://www.bilibili.com/video/BV1qy421q7of/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee