图像目标检测数据集ImageObjectDetectionDataset-daiquoctran
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, 图像标注, 物体定位, 机器学习, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自公开图像资源的数据，记录了图像中物体的边界框信息和类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源不限，覆盖了多样化的图像场景。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）和标注文件（CSV格式）。标注文件包含以下字段：image_id（图像的唯一标识符）, CategoryId（物体类别编号）, x_min（边界框左上角x坐标）, y_min（边界框左上角y坐标）, x_max（边界框右下角x坐标）, y_max（边界框右下角y坐标）, w_org（原始图像宽度）, h_org（原始图像高度）。
数据格式：数据以JPEG格式存储图像，以CSV格式存储标注信息，方便图像处理和目标检测模型的训练。
来源信息：数据来源于公开的图像数据集或标注项目，已进行标注和结构化处理。
该数据集适合用于目标检测、物体识别和图像分割等计算机视觉任务。
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评估，以及图像特征提取的研究。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在智能监控、自动驾驶、机器人视觉等领域。
决策支持：支持图像分析与理解相关的决策制定，如图像内容检索、安全监控等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握目标检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，实现对图像中物体的自动识别与定位，提升计算机视觉系统的智能化水平。
