图像目标检测数据集ImageObjectDetectionDataset-ryanadeputrasutopo
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, 标注数据, 边界框, 图像分析, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含图像数据，记录了图像中目标物体的位置和类别信息，适用于目标检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容可能涵盖多种场景。
数据维度：数据集包含以下字段：
image_id：图像的唯一标识符。
width：图像的宽度。
height：图像的高度。
class：目标物体的类别。
xmin：目标物体边界框的左上角x坐标。
ymin：目标物体边界框的左上角y坐标。
xmax：目标物体边界框的右下角x坐标。
ymax：目标物体边界框的右下角y坐标。
fold：数据划分的折数信息，用于交叉验证。
bbox_area：边界框的面积。
nboxes：图像中目标的数量。
数据格式：CSV格式，文件名为EDAcsv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的图像数据，并经过标注，提供了目标物体的位置信息。
该数据集适合用于计算机视觉领域的目标检测、物体识别等研究和应用。
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，如目标检测算法的开发和评估、图像特征提取等。
行业应用：可以为智能监控、自动驾驶、机器人视觉等行业提供数据支持，特别是在物体识别和定位方面。
决策支持：支持基于图像的决策分析，例如在安防监控中识别可疑物体。
教育和培训：作为计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，帮助用户实现对图像中目标物体的精准识别和定位，例如检测图像中的“pool”。
