图像目标检测标注数据集ImageObjectDetectionAnnotationDataset-frinimohamedfares
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像标注, 计算机视觉, 物体识别, 图像分析, 数据集构建, 深度学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含图像目标检测的标注信息，记录了图像中目标的位置和类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像标注数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用目标检测任务。
数据维度：数据集包括图像ID（imageid）、图像宽度（width）、图像高度（height）、目标边界框的左上角x坐标（xmin）、左上角y坐标（ymin）、右下角x坐标（xmax）、右下角y坐标（ymax）以及目标类别ID（classid）。
数据格式：CSV格式，文件名为annotation_datacsv，方便用于目标检测模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于图像标注项目，已进行人工标注。
该数据集适合用于计算机视觉领域中的目标检测任务，如物体识别、目标定位等。
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、深度学习领域的学术研究，如目标检测算法的开发与优化、新型网络结构的研究。
行业应用：可为安防监控、自动驾驶、机器人视觉等行业提供数据支持，用于训练和评估目标检测模型。
决策支持：支持在图像识别、视频分析等领域的应用，为决策提供数据支撑。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解目标检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，例如Faster R-CNN、YOLO等，并用于探索图像中物体的位置和类别信息。
