图像目标检测边界框数据集ImageObjectDetectionBoundingBoxDataset-nadiaputrianggraeni
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像标注, 边界框, 计算机视觉, 数据集, 图像处理, 机器学习, 物体识别
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的目标检测标注信息，记录了图像中物体的位置和尺寸信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的目标检测任务。
数据维度：数据集包含图像文件名（file）以及目标边界框的坐标信息，包括左上角x坐标（x1）、左上角y坐标（y1）、右下角x坐标（x2）、右下角y坐标（y2）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为regresi_kotak.csv，每个样本对应一个图像文件的目标检测标注信息。同时，数据集包含多张JPG格式的图像文件，与CSV文件中的标注信息对应。
来源信息：数据来源于图像目标检测项目，已进行边界框标注。
该数据集适合用于计算机视觉领域的目标检测算法训练、评估和研究。
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、图像处理等领域的学术研究，例如目标检测算法的开发、改进与性能评估。
行业应用：为自动驾驶、视频监控、机器人视觉等行业提供数据支持，尤其是在物体识别与定位方面。
决策支持：支持基于图像分析的决策制定和流程优化，例如智能安防系统的开发与部署。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解目标检测原理和应用。
此数据集特别适合用于训练和测试目标检测模型，探索不同算法在物体识别方面的表现，并优化模型性能。
