图像目标检测与标注数据集ImageObjectDetectionandAnnotationDataset-sghaziahashmi

图像目标检测与标注数据集ImageObjectDetectionandAnnotationDataset-sghaziahashmi

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, 边界框, 数据标注, 图像分类, 机器学习, 视觉任务

数据概述: 该数据集包含来自图像识别竞赛的数据,记录了图像中目标对象的检测框信息和标注结果。主要特征如下: 时间跨度:数据未标明具体时间,可视为静态图像数据集。 地理范围:数据覆盖范围不明确,但适用于通用目标检测任务。 数据维度: challenge-2019-validation-detection-bbox.csv:包含图像ID、目标标签、边界框坐标(XMin, XMax, YMin, YMax)以及是否为组等信息。 challenge-2019-validation-detection-human-imagelabels.csv:包含图像ID、目标标签和置信度信息。 数据格式:CSV格式,便于数据分析和模型训练。数据已进行初步处理,可以直接用于目标检测模型的训练和评估。 该数据集适合用于计算机视觉领域的目标检测、图像分类和相关研究。

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,如目标检测算法的改进、图像识别模型性能评估等。 行业应用:为人工智能行业提供数据支持,尤其适用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域的目标检测应用。 决策支持:支持在图像分析相关的决策制定,如在安防领域中用于智能监控系统的开发。 教育和培训:作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材,帮助学生理解目标检测原理,进行模型训练和评估。 此数据集特别适合用于探索图像中目标的定位与识别,帮助用户实现目标检测模型的构建,提升计算机视觉系统的性能。

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版本 1.0
最后更新 五月 20, 2025, 02:24 (UTC)
创建于 五月 20, 2025, 02:24 (UTC)
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