图像目标检测标注数据集ImageObjectDetectionAnnotationDataset-nguynvnhonganh
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 计算机视觉, 数据标注, 边界框, 图像分析, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含图像目标检测的标注信息，记录了图像中各个目标的位置与类别。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，适用于通用目标检测任务。
数据维度：包括图像ID（image_id）、目标类别ID（class_id）以及目标边界框坐标（x_min, y_min, x_max, y_max）。
数据格式：CSV格式，文件名为output.csv，方便数据读取和处理。数据提供了图像中每个目标的边界框坐标，用于定位目标在图像中的位置。
来源信息：数据来源于公开数据集或标注项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于目标检测算法的训练、评估和研究，尤其适用于基于深度学习的目标检测模型。
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：适用于计算机视觉和人工智能领域的研究，如目标检测算法的改进、新型检测模型的开发等。
行业应用：可应用于安防监控、自动驾驶、智能零售等行业，用于物体识别、行为分析等任务。
决策支持：支持图像分析相关的决策制定，例如智能交通管理、工业质检等。
教育和培训：作为计算机视觉相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉目标检测流程。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，探索不同算法在图像中的物体定位和分类效果，提升目标检测的准确性和效率。
