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DropTrack - Droplet identification and tracking tool dataset

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DataCite Commons2024-04-16 更新2024-07-13 收录
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https://dataverse.iit.it/citation?persistentId=doi:10.48557/PQPSN3
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This dataset contains two types of data. A) Training data to YOLO models to identify droplets in images taken from microfluidics experiments. The training data format can directly be used to train YOLOv5 and YOLOv7 models. The training data consists of 1902 images from experiments and 2500 sysnthetic images. B) Trained YOLOv5 and YOLOv7 models using the dataset mentioned in point A above. The detailed benchmarking study is reported in "Benchmarking YOLOv5 and YOLOv7 models with DeepSORT for droplet tracking applications" by M Durve, S Orsini, A Tiribocchi, A Montessori, JM Tucny, M Lauricella, A. Camposeo, D. Pisignano, S. Succi, The European Physical Journal E 46 (33), 1-7, 2023

本数据集包含两类数据。 A) 用于训练YOLO(You Only Look Once)模型以识别微流控实验拍摄图像中液滴的训练数据。该训练数据格式可直接用于训练YOLOv5与YOLOv7模型,训练数据包含1902张实验实拍图像与2500张合成图像。 B) 基于上述A点提及的数据集训练得到的YOLOv5与YOLOv7模型。相关详细基准测试研究已发表于M Durve、S Orsini、A Tiribocchi、A Montessori、JM Tucny、M Lauricella、A Camposeo、D Pisignano、S Succi等人的论文《面向液滴跟踪应用的YOLOv5与YOLOv7模型结合DeepSORT(深度排序跟踪算法)的基准测试研究》,刊载于《欧洲物理期刊E辑》2023年第46卷第33期,第1-7页。
提供机构:
IIT Dataverse
创建时间:
2024-04-11
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数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集专注于微流体液滴识别与追踪,包含两部分核心内容:一是用于训练YOLO模型的图像数据,包括1902张实验图像和2500张合成图像,可直接用于YOLOv5和YOLOv7模型训练;二是基于此数据预训练的YOLOv5和YOLOv7模型权重文件。数据集旨在支持计算机视觉在微流体实验中的应用,相关研究已发表于《欧洲物理期刊E》,为液滴追踪任务提供基准工具和资源。
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