目标检测预测结果数据集ObjectDetectionPredictionResults-shinoda18
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 计算机视觉, 预测结果, 坐标数据, 轨迹跟踪, 图像分析, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自目标检测任务的预测结果数据，记录了对视频或图像序列中目标的检测与定位信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含时间戳信息，表明数据具有时间维度，具体时间范围未明确。
地理范围：数据未明确地理范围，推测为通用目标检测场景下的数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：时间戳（timestamp）、目标追踪ID（track_id）、置信度（conf_0 - conf_150，表示不同目标的置信度）、以及目标边界框坐标（coord_x00, coord_y00 - coord_x149, coord_y149，共150组坐标），这些坐标可能代表了目标在图像中的位置。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_130000.csv，便于数据分析和可视化。
该数据集适用于目标检测算法的评估、轨迹跟踪分析和预测结果的可视化展示。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、目标检测等领域的研究，例如算法性能评估、目标跟踪、行为分析等。
行业应用：可用于智能监控、自动驾驶、视频分析等行业，用于评估目标检测系统的性能，优化算法。
决策支持：为基于视觉的决策系统提供数据支持，例如在安防、交通管理等领域，辅助决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解目标检测流程、评估算法性能。
此数据集特别适合用于分析目标检测算法的输出结果，评估检测精度，以及研究目标在时间序列上的运动轨迹。
