图像目标检测训练数据集ImageObjectDetectionTrainingDataset-ikheeshin
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 物体检测, 计算机视觉, 图像标注, 边界框, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用于图像目标检测任务的训练数据，记录了图像中物体的位置和类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，适用于通用目标检测模型的训练与评估。
数据维度：包括图像文件名（img_file）、边界框的坐标（bbox_x1, bbox_y1, bbox_x2, bbox_y2）、物体类别（class）和数据折叠信息（fold），其中边界框坐标定义了物体在图像中的位置，class代表物体的类别。
数据格式：CSV格式，文件名为train_12folded.csv，方便数据读取和处理。数据已进行标注，包含物体在图像中的位置信息和类别标签。
该数据集适用于目标检测、物体识别、图像分类等计算机视觉任务。
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、深度学习等领域的研究，如目标检测算法的开发与改进，以及物体识别模型的训练与评估。
行业应用：可用于智能监控、自动驾驶、机器人视觉等行业，用于物体检测和识别。
决策支持：支持基于图像的自动化分析和决策，例如在安防监控中进行异常行为检测，或在工业生产中进行产品质量检测。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解目标检测技术，进行算法实践。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，探索不同算法在物体定位和分类方面的性能，并应用于实际场景中。
