BXC_AutoML训练数据集
该数据集是一个多模态训练数据集集合，包含图像和语音两种模态的数据，具体涵盖密集人群检测、明厨亮灶检测、攀爬检测、抽烟检测、打架检测、反光衣检测、粉尘检测、火焰烟雾检测、人头和安全帽检测、人体动作识别、学生状态识别、睡岗检测、猫狗分类、车型分类以及打鼾语音识别等多个子数据集，主要用于支持自动化机器学习（AutoML）在智能安防、行为分析、工业监控及语音健康监测等方向的研究与模型训练。
基本信息
资源简介
BXC_AutoML训练数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《beixiaocai/BXC_AutoML》。源站首次发布：2025-06-24。
【数据内容】
源站原始描述：支持训练Yolo11/Yolo8/Yolo5/RKNN/DeepSort/ResNet/XcOCR/XcFaceNet/AudioNet/LSTM/PaddleOCR ### BXC_AutoML * 作者：北小菜 * 官网： * 邮箱：bilibili_bxc@126.com * QQ：1402990689 * 微信：bilibili_bxc * 哔哩哔哩主页： * gitee开源地址： * github开源地址： ### 介绍 * Train_yolo8: yolo8官方训练框架 * Train_yolo11: yolo11官方训练框架 * Train_rk_yolo5: 适用于瑞芯微设备的yolo5模型训练框架 * Train_rk_yolo8: 适用于瑞芯微设备的yolo8模型训练框架 * Train_rk_yolo11: 适用于瑞芯微设备的yolo11模型训练框架 * onnx2rknn: 适用于瑞芯微设备的onnx模型转换为rknn模型工具 * Train_ResNet: 基于ResNet的图片分类算法训练框架 * Train_AudioNet: 适用于音频片段分类的算法训…
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/beixiaocai/BXC_AutoML
使用许可：MIT。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-01-08，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/beixiaocai/BXC_AutoML.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/beixiaocai/BXC_AutoML/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
BXC_AutoML
- 作者：北小菜
- 官网：https://www.yuturuishi.com
- 邮箱：bilibili_bxc@126.com
- QQ：1402990689
- 微信：bilibili_bxc
- 哔哩哔哩主页：https://space.bilibili.com/487906612
- gitee开源地址：https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML
- github开源地址：https://github.com/beixiaocai/BXC_AutoML
介绍
- Train_yolo8: yolo8官方训练框架
- Train_yolo11: yolo11官方训练框架
- Train_rk_yolo5: 适用于瑞芯微设备的yolo5模型训练框架
- Train_rk_yolo8: 适用于瑞芯微设备的yolo8模型训练框架
- Train_rk_yolo11: 适用于瑞芯微设备的yolo11模型训练框架
- onnx2rknn: 适用于瑞芯微设备的onnx模型转换为rknn模型工具
- Train_ResNet: 基于ResNet的图片分类算法训练框架
- Train_AudioNet: 适用于音频片段分类的算法训练框架
- Train_VideoNet: 适用于视频片段分类的算法训练框架
- Train_XcFaceNet:适用于人脸识别，人脸特征提取的算法训练框架
- Train_XcOCR: 适用于OCR识别，车牌字符识别的算法训练框架
- Train_CnnLstm: 基于Cnn+Lstm的视频分类算法训练框架
- labeltools: 样本转换脚本
相关视频教程
相关工具
更新记录
2026/01/08
- 新增XcOCR代替此前PaddleOCR_Plate的车牌识别方案（XcOCR是自研算法框架，尤其适合瑞芯微等边缘设备，性能极好。 PaddleOCR_Plate虽然做车牌识别效果不错，但是在不同的推理引擎适配过于麻烦，问题较多）
2025/12/21
- 更新onnx2rknn/Train_yolo11/Train_yolo8/Train_rk_yolo11/Train_rk_yolo8模块文档
2025/10/12
- 更新Train_ResNet/Train_AudioNet/Train_XcFaceNet，新增Train_VideoNet
2025/06/29
- 新增Train_AudioNet
2025/06/24
- 优化labeltools/dataset_detect_reset_detect.py
2025/06/03
- 新增免费下载的训练数据集
2025/04/30
- 新增Train_XcFaceNet
- Train_XcFaceNet是人脸特征提取算法的训练框架
- Train_XcFaceNet训练的人脸特征提取模型，可以非常简单的添加到视频行为分析系统v4进行使用
- onnx2rknn新增onnx2rknn_ResNet.py
2025/04/29
- 更新Train_ResNet，优化纯cpu环境下训练模型的bug
2025/04/05
- 更新Train_rk_yolo11/Train_rk_yolo8/Train_rk_yolo5安装文档，降低安装训练环境的难度，降低安装出错的可能性
2025/03/28
- 更新onnx2rknn，新增支持docker版模型转换方式
- 优化Train_yolo8/README.md，Train_yolo11/README.md
2025/01/06
- 新增Train_rk_yolo11
- onnx2rknn更新至rk2.3.0，并支持arm和x86两种架构
2024/12/16
- 新增Train_yolo11
- 更新Train_yolo8/Train_yolo11/Train_ResNet推荐数据集链接，增加了更为优质的训练数据集链接
2024/11/24
- 新增适用于瑞芯微设备的yolo8模型训练框架Train_rk_yolo8
- 优化Train_rk_yolo5的使用说明
- 优化onnx2rknn的使用说明
2024/9/11
- 解决Train_yolo8将pt转onnx时错误问题，原因是onnx库的版本问题，在Train_yolo8/READ
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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