Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
text
stringlengths
24
84
1 0.8640625 0.7412177985948478 0.2625 0.37236533957845436
1 0.607421875 0.5611111111111111 0.26171875 0.19444444444444445
1 0.461328125 0.49236111111111114 0.17265625 0.10416666666666667
1 0.127734375 0.45069444444444445 0.06640625 0.034722222222222224
0 0.36875 0.4840277777777778 0.0203125 0.13194444444444445
0 0.455859375 0.48333333333333334 0.01484375 0.12777777777777777
0 0.468359375 0.49166666666666664 0.01015625 0.11388888888888889
0 0.494921875 0.47291666666666665 0.01484375 0.10694444444444444
0 0.481640625 0.4909722222222222 0.01328125 0.12638888888888888
1 0.716796875 0.7047685834502104 0.14921875 0.17812061711079943
0 0.28359375 0.5336605890603086 0.353125 0.6521739130434783
0 0.51953125 0.6178120617110799 0.1015625 0.19214586255259467
1 0.6875 0.6304347826086957 0.1109375 0.17812061711079943
1 0.665625 0.8042488619119879 0.0703125 0.11229135053110774
1 0.78671875 0.7959028831562974 0.05 0.09863429438543247
1 0.037890625 0.802731411229135 0.03671875 0.06980273141122914
0 0.0140625 0.7625189681335357 0.028125 0.12291350531107739
1 0.33125 0.9079696394686907 0.17708333333333334 0.13851992409867173
1 0.8645833333333334 0.9250474383301708 0.041666666666666664 0.058823529411764705
3 0.20677083333333332 0.9184060721062619 0.06979166666666667 0.09487666034155598
3 0.0828125 0.9070208728652751 0.071875 0.09867172675521822
3 0.44479166666666664 0.9335863377609108 0.0625 0.06072106261859583
0 0.1765625 0.889943074003795 0.03854166666666667 0.14800759013282733
0 0.2942708333333333 0.8851992409867173 0.028125 0.18026565464895636
0 0.325 0.9316888045540797 0.029166666666666667 0.07590132827324478
0 0.6729166666666667 0.9070208728652751 0.022916666666666665 0.07210626185958255
1 0.5958333333333333 0.9136622390891841 0.09166666666666666 0.1157495256166983
3 0.6744791666666666 0.937381404174573 0.028125 0.06072106261859583
1 0.9473958333333333 0.9165085388994307 0.09479166666666666 0.14800759013282733
1 0.80859375 0.9140625 0.103125 0.109375
1 0.584375 0.8848958333333333 0.0953125 0.10520833333333333
1 0.41875 0.8 0.08125 0.09166666666666666
1 0.516015625 0.76875 0.07265625 0.07916666666666666
1 0.712109375 0.7932291666666667 0.08515625 0.09479166666666666
1 0.553515625 0.7119791666666667 0.06484375 0.071875
1 0.51796875 0.678125 0.0546875 0.06041666666666667
1 0.316015625 0.6317708333333333 0.04765625 0.057291666666666664
1 0.980859375 0.6682291666666667 0.03671875 0.059375
1 0.629296875 0.7401041666666667 0.08046875 0.10729166666666666
1 0.915234375 0.5875 0.03671875 0.0375
1 0.65546875 0.6171875 0.0484375 0.053125
1 0.47265625 0.5828125 0.0390625 0.042708333333333334
1 0.494921875 0.6109375 0.04453125 0.042708333333333334
1 0.430078125 0.6552083333333333 0.05078125 0.05416666666666667
1 0.387890625 0.6291666666666667 0.04765625 0.04375
1 0.3921875 0.5895833333333333 0.0421875 0.03333333333333333
1 0.350390625 0.5390625 0.03203125 0.034375
1 0.332421875 0.56875 0.03515625 0.05
1 0.263671875 0.5515625 0.03203125 0.034375
1 0.242578125 0.565625 0.03671875 0.041666666666666664
1 0.203125 0.48125 0.0296875 0.04375
1 0.4171875 0.5328125 0.0359375 0.03854166666666667
1 0.579296875 0.5114583333333333 0.03046875 0.04375
1 0.406640625 0.4817708333333333 0.02890625 0.028125
1 0.180078125 0.41770833333333335 0.02421875 0.025
1 0.228515625 0.4432291666666667 0.02421875 0.03229166666666667
1 0.658203125 0.49895833333333334 0.03203125 0.035416666666666666
1 0.55 0.4510416666666667 0.0234375 0.022916666666666665
1 0.51484375 0.4427083333333333 0.0265625 0.027083333333333334
1 0.485546875 0.43802083333333336 0.02265625 0.026041666666666668
1 0.448046875 0.4270833333333333 0.02578125 0.025
1 0.298046875 0.4401041666666667 0.02265625 0.026041666666666668
1 0.265234375 0.4140625 0.02109375 0.028125
1 0.375390625 0.4427083333333333 0.02109375 0.029166666666666667
1 0.34296875 0.39895833333333336 0.021875 0.03333333333333333
1 0.331640625 0.37395833333333334 0.01796875 0.027083333333333334
1 0.981640625 0.5078125 0.01796875 0.026041666666666668
1 0.963671875 0.4942708333333333 0.03203125 0.030208333333333334
1 0.926171875 0.4817708333333333 0.02734375 0.026041666666666668
1 0.9015625 0.43697916666666664 0.025 0.026041666666666668
2 0.570703125 0.628125 0.05859375 0.11458333333333333
2 0.291015625 0.5859375 0.05234375 0.06979166666666667
2 0.34140625 0.46145833333333336 0.046875 0.0875
2 0.273046875 0.48385416666666664 0.04453125 0.065625
2 0.611328125 0.5020833333333333 0.02734375 0.04791666666666667
2 0.53828125 0.409375 0.021875 0.029166666666666667
2 0.29140625 0.4125 0.0234375 0.041666666666666664
2 0.250390625 0.3890625 0.02578125 0.042708333333333334
4 0.85 0.43020833333333336 0.0328125 0.041666666666666664
0 0.190625 0.6697916666666667 0.025 0.05416666666666667
3 0.18984375 0.6895833333333333 0.0265625 0.04583333333333333
1 0.2921875 0.828125 0.0875 0.13333333333333333
1 0.564453125 0.7715617715617715 0.25703125 0.24475524475524477
1 0.209375 0.8047785547785548 0.3796875 0.36013986013986016
1 0.827734375 0.7138694638694638 0.16796875 0.21794871794871795
1 0.39453125 0.7016317016317016 0.0984375 0.13286713286713286
1 0.4765625 0.6899766899766899 0.059375 0.07692307692307693
1 0.034765625 0.7132867132867133 0.06796875 0.14219114219114218
1 0.72578125 0.708041958041958 0.0640625 0.08974358974358974
1 0.669921875 0.6917249417249417 0.07890625 0.10139860139860139
1 0.64375 0.5961538461538461 0.0515625 0.04312354312354312
1 0.715625 0.615967365967366 0.0546875 0.038461538461538464
1 0.87578125 0.6048951048951049 0.0453125 0.04895104895104895
1 0.928125 0.6305361305361306 0.053125 0.053613053613053616
1 0.109375 0.5310668229777257 0.1625 0.18757327080890973
1 0.57109375 0.5392731535756154 0.084375 0.09613130128956623
1 0.495703125 0.5304806565064478 0.07734375 0.08792497069167643
1 0.31640625 0.5140679953106683 0.0828125 0.12075029308323564
1 0.634765625 0.5228604923798359 0.06328125 0.10316529894490035
1 0.496484375 0.48710433763188743 0.07734375 0.04572098475967175
End of preview. Expand in Data Studio

XWOD v1.1 — Extreme Weather Object Detection Dataset

XWOD is an object detection dataset of 10,010 images collected from publicly available online videos, contributor dashcams, and public photographs under 7 extreme weather conditions, annotated with axis-aligned bounding boxes in YOLO format.

  • Classes (YOLO indices 0–5): person, car, truck, motorcycle, bus, bike
  • Weather conditions: dust, flooding, fog, heavy_rain, snow, tornado, wildfire
  • Splits: official train / valid / test — use verbatim, do not re-split.
  • Total annotations: 42930 in 10010 images.

Repository layout

images/train/    images/valid/    images/test/    (JPEG, 10,010)
labels/train/    labels/valid/    labels/test/    (YOLO .txt, 10,010)
data.yaml                         Ultralytics-style config (repo-root relative)
README.md, xwod_release_notes.md, stats/xwod_stats.json, eda/xwod_sample_grid.png

Splits

Split Images Annotations Paths
train 5945 25494 images/train + labels/train
valid 1744 7629 images/valid + labels/valid
test 2321 9807 images/test + labels/test

Class distribution

Index Class Annotations Share
0 person 10632 24.8%
1 car 23158 53.9%
2 truck 5224 12.2%
3 motorcycle 1744 4.1%
4 bus 633 1.5%
5 bike 1539 3.6%

Class imbalance (max/min): 36.6× globally (train 40.3x, valid 28.3x, test 71.3x).

Weather distribution

Weather Images Share
dust 560 5.6%
flooding 5151 51.5%
fog 306 3.1%
heavy_rain 665 6.6%
snow 1203 12.0%
tornado 1164 11.6%
wildfire 961 9.6%

Every split covers all 7 conditions; weather is encoded in the filename prefix (<weather>_<split>_<seq>).

Example

sample grid

License, provenance, and redistribution

Copyright remains with the respective copyright owners. XWOD is released exclusively for non-commercial academic research. Redistribution or commercial use of the complete dataset is not permitted without authorization.

XWOD is released exclusively for non-commercial academic research, scientific benchmarking, and educational use. Please cite the XWOD paper when using the dataset. Redistribution or commercial use of the complete dataset is not permitted without authorization; this private repository serves the group only.

For copyright, privacy, or takedown requests (name, contact email, image ID, description, supporting evidence): t111c71102@ntut.org.tw.

Protocol

Training/evaluation protocol and conversion recipes: see docs/xwod-protocol.md in the source workspace (or the stats/ JSON for full statistics).

Citation

@misc{xwod2026,
  title={XWOD: An Extreme Weather Object Detection Dataset},
  author={XWOD contributors},
  year={2026},
  note={v1.1, non-commercial academic use}
}
Downloads last month
79