牛津宠物数据集

牛津宠物数据集-13900张图片-文章末添加wx领取数据集 已发布目标检测数据集合集（持续更新） 牛津宠物数据集介绍 数据集概览包含类别 应用场景 数据样本展示使用建议 数据集特色 商业价值 技术标签 YOLOv8 训练实战 1. 环境配置 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics 2. 数据准备2.1 数据标注格式（YOLO）2.2 文件结构示例2.3 创建 data.yaml 配置文件 3. 模型训练关键参数补充说明： 4. 模型验证与测试4.1 验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.2 推理测试图像 5. 自定义推理脚本（Python） 6. 部署建议

已发布目标检测数据集合集（持续更新）

数据集名称图像数量应用方向博客链接 电网巡检检测数据集1600 张电力设备目标检测点击查看 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集10000张安防监控，多目标检测点击查看 高质量车牌识别数据集10,000 张交通监控 / 车牌识别点击查看 农田杂草航拍检测数据集1,200 张农业智能巡检点击查看 航拍绵羊检测数据集1,700 张畜牧监控 / 航拍检测点击查看️ 热成像人体检测数据集15,000 张热成像下的行人检测点击查看 安全背心检测数据集3,897 张工地安全 / PPE识别点击查看 火箭检测数据集介绍12,000 张智慧医疗 / 养老护理点击查看⚡ 绝缘子故障检测数据集2,100张无人机巡检/智能运维点击查看交通标志检测数据集1866张智能驾驶系统/地图数据更新点击查看 道路交通标志检测数据集2,000张智能地图与导航/交通监控与执法点击查看 口罩检测数据集1,600张疫情防控管理/智能门禁系统点击查看 野生动物检测数据集5,138张野生动物保护监测/智能狩猎相机系统点击查看 水果识别数据集2,611张图片智能零售/智慧农业点击查看 无人机目标检测数据集14,751张无人机检测/航拍图像点击查看 吸烟行为检测数据集2,108张公共场所禁烟监控/健康行为研究点击查看️ 道路坑洞检测数据集8,300张智能道路巡检系统/车载安全监测设备点击查看️ 井盖识别数据集2,700 张道路巡检 智能城市点击查看 消防器材检测数据集9,600 张智慧安防系统 自动审核系统点击查看 手机通话检测数据集3,100张智能监控系统 驾驶安全监控点击查看 建筑工地车辆检测数据集28,000 张施工现场安全监控 智能工地管理系统点击查看 游泳人员检测数据集4,500 张游泳池安全监控 海滩救生系统点击查看 植物病害检测数据集6,200 张智能农业监测系统 家庭园艺助手点击查看 鸟类计算机视觉数据集6,200 张鸟类保护监测 生态环境评估点击查看 无人机计算机视觉数据集7,000 张空域安全监管 无人机反制系统点击查看️ Aerial_Tank_Images 坦克目标检测数据集2,200 张军事目标识别与侦查 卫星遥感目标识别点击查看♻️ 塑料可回收物检测数据集10,000 张智能垃圾分类系统 环保回收自动化点击查看 建筑物实例分割数据集9,700 张城市规划与发展 智慧城市管理点击查看 人脸情绪检测数据集9,400 张智能客服系统 在线教育平台点击查看 红外人员车辆检测数据集53,000 张智能安防监控系统 边境安全防控点击查看 停车空间检测数据集3,100 张实时车位导航系统 智能停车收费管理点击查看♻ 垃圾分类检测数据集15,000 张智能垃圾分类 回收站与环保设施自动化点击查看✂️ 石头剪刀布手势识别数据集3,100 张智能游戏系统 人机交互界面点击查看 腐烂香蕉检测数据集4,267张食品质量检测 智能农产品分拣系统点击查看 扑克牌数字检测数据集6,240 张智能扑克游戏系统 赌场监控与安全点击查看 车牌识别数据集12,658张智能交通管理系统 停车场自动化管理点击查看️ 建筑设备检测数据集6,247张智能工地管理 施工安全监控点击查看 个人防护装备检测数据集7,892 张工业安全监控 建筑工地安全管理点击查看⚓ 船舶检测数据集7,542张海洋交通监管 港口智能化管理点击查看 空中救援任务数据集6,742张自然灾害应急救援 海上搜救任务点击查看✈️ 固定翼无人机检测数据集8,247张空域安全监管 机场反无人机系统点击查看 口罩检测数据集8,432张公共场所监控系统 企业复工防疫管理点击查看 无人机检测数据集6,847张机场空域安全管理 重要设施防护监控点击查看✂️ 剪刀石头布手势识别数据集2,376张智能游戏开发 儿童教育娱乐点击查看 安全背心识别数据集4,892张建筑工地安全监管 工业园区智能巡检点击查看 饮料容器材质检测数据集6,342张智能垃圾分拣系统 生产线质量检测点击查看 物流运输场景数据集7,854张智能仓储管理系统 物流车队智能调度点击查看️ 热成像数据集9,127张夜间安防监控 工业设备检测点击查看 车辆损伤识别数据集6,742 张保险理赔自动化 智能汽车维修评估点击查看 扑克牌牌面识别数据集8,432 张智能扑克游戏系统 线上扑克直播辅助点击查看 围棋棋子检测数据集8,247 张智能围棋对弈系统 围棋教学平台点击查看 火箭检测数据集6,425 张航天发射监测 军事情报分析点击查看⚡ 摔跤跌倒检测数据集9,354 张体育安全监测系统 智能运动防护设备点击查看 PKLot停车位检测数据集12,416 张计算机视觉 停车位检测点击查看 车辆分类数据集28,045 张车辆识别 交通工具点击查看 道路标识检测数据集2,893 张道路标识识别 自动驾驶点击查看 集装箱侧面分类数据集2,408 张集装箱识别 港口物流点击查看 交通与道路标识检测数据集10,000张交通标志识别 自动驾驶点击查看 COCO数据集123,272张目标检测 COCO点击查看 人群检测数据集7,300张人流统计 行人检测点击查看 MNIST手写数字识别数据集70,000张图像分类 手写识别点击查看 鸟类物种识别数据集9,880张鸟类识别 生态保护点击查看 皮肤癌检测数据集9,900张皮肤癌检测 医学影像点击查看 汽车颜色分类数据集2,004张汽车识别 颜色检测点击查看⚔️ 暴力与非暴力行为识别数据集10,000张行为识别 暴力检测点击查看 植物病害检测数据集5,500张农业AI 植物病害识别点击查看 脑肿瘤检测数据集9,900张医学影像 脑肿瘤识别点击查看 篮球场景目标检测数据集4,100张体育AI 篮球分析点击查看⚽ 足球场景目标检测数据集6,700张体育AI 足球分析点击查看️ 垃圾分类检测数据集10,464张垃圾分类 环保科技点击查看 无人机检测数据集9,495张无人机识别 低空安全点击查看 人类面部情绪识别数据集9,400张情绪识别 人脸识别点击查看 烟雾与火灾检测数据集536张火灾检测 烟雾识别点击查看 火灾检测计算机视觉数据集10,967张火灾检测 火灾预警点击查看 网站截图计算机视觉数据集1,286张网页分析 UI自动化点击查看️ 车道线实例分割数据集1,610张车道线检测 自动驾驶点击查看️ 道路实例分割数据集1,114张实例分割 道路检测点击查看 汽车损伤检测数据集4500张汽车损伤识别 保险定损点击查看️ 建筑物实例分割数据集9,700张遥感图像 建筑物提取点击查看 CVR EGG 实例分割数据集1,438张禽蛋检测 农业AI点击查看 房间检测计算机视觉数据集1,272张实例分割 建筑图纸识别点击查看 美甲实例分割数据集3,626张美甲识别 虚拟试妆点击查看 汽车损伤严重程度分割数据集2,485张汽车损伤检测 保险定损点击查看 木材缺陷检测数据集10,000张木材缺陷检测 工业质检点击查看‍ 人体姿态与行为实例分割数据集4,567张人体姿态识别 行为分析点击查看 条形码检测数据集9,988张条形码识别 零售自动化点击查看 道路车辆检测数据集4,058张自动驾驶 车辆识别点击查看 麻将计算机视觉模型数据集212张麻将识别 游戏AI点击查看️ 个人防护装备检测数据集12,879张安全生产 工业AI点击查看️ OCR字符检测数据集12,879张OCR字符检测 车牌识别点击查看 武器检测数据集9,672 张武器识别 公共安全点击查看 火灾检测数据集8,939 张火灾识别 消防安全点击查看 墙体检测计算机视觉数据集6,646 张墙体识别 建筑图纸解析点击查看 肝病细胞检测数据集105 张细胞识别 数字病理点击查看 CCTV车辆与摩托车检测数据集1,023 张车辆识别 摩托车检测点击查看 番茄叶片病害检测数据集4,132 张植物病害识别 智慧农业点击查看 火灾与烟雾检测数据集8,875 张火灾识别 烟雾检测点击查看 CSGO 游戏目标检测数据集2,427张游戏AI CSGO点击查看 吸烟行为检测数据集3,895张吸烟行为识别 公共健康点击查看 刀具检测数据集9,219张刀具识别 枪械检测点击查看 动物目标检测数据集1,000张动物识别 智能农场点击查看 扑克牌检测数据集1,300张扑克牌识别 游戏AI点击查看 跌倒检测数据集4,600张跌倒检测 行为识别点击查看️ 军用车辆检测数据集3,143张军用车辆识别 战场感知点击查看 电缆损伤检测数据集1,318张电缆损伤识别 工业质检点击查看 人物检测数据集1,687张人物识别 安防监控点击查看️ 军事目标检测数据集6,149张军事识别 无人机侦察点击查看 火箭检测计算机视觉数据集12,303张火箭识别 航天监控点击查看️ 建筑工地PPE检测数据集8,845张PPE识别 工地安全点击查看 人物检测计算机视觉数据集2,545张人物检测 安防监控点击查看 驾驶员行为检测数据集8,867张人物检测 安防监控点击查看 红外行人与车辆检测数据集53,483张红外成像 行人检测点击查看 排球动作检测数据集13,925张排球动作识别 体育分析点击查看️ 水域垃圾检测数据集2,273张水域垃圾识别 环保监测点击查看 达卡城市交通目标检测数据集1,502张城市交通 达卡数据集点击查看⚙️ 金属结构腐蚀检测数据集1,249张工业缺陷检测 腐蚀识别点击查看 交通标志检测数据集4,113张交通标志识别 自动驾驶点击查看️ 停车位状态检测数据集3,123张智能停车 车位识别点击查看⛳ 高尔夫球与球杆检测数据集6,082张高尔夫分析 运动科学点击查看️ UI元素检测数据集5,428张UI自动化 无障碍访问点击查看✋ 手势识别数据集2,122张手势识别 人机交互点击查看 杂货商品检测数据集83,699张商品识别 智能零售点击查看 野外相机动物检测数据集1,311张野外相机 野生动物识别点击查看 工程机械检测数据集2,655张工程机械识别 智慧工地点击查看⚽ 足球检测数据集1,237张足球识别 体育分析点击查看 篮球运动目标检测数据集3,666张篮球识别 体育分析点击查看 障碍物检测数据集9,183张障碍物识别 自动驾驶点击查看⚠️ 安全锥检测数据集1,703张安全锥识别 自动驾驶点击查看♟ 国际象棋棋子检测数据集3,946张棋子识别 国际象棋点击查看 人体检测数据集7,785张人体识别 行人检测点击查看 X光手部骨骼检测数据集3,839张医学影像 X光识别点击查看 R2P2 食品杂货检测数据集2,745张食品识别 智能零售点击查看️ 室内家具检测数据集8,055张室内设计 智能家居点击查看️ 建筑工程车辆检测数据集7,615张智慧工地 施工安全点击查看 航拍军事目标检测数据集10,000张军事识别 无人机侦察点击查看 火灾检测数据集86,617张火灾识别 烟雾检测点击查看 暴力与武器检测数据集5,953张暴力行为识别 武器检测点击查看

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牛津宠物数据集介绍-13900张图片 已发布目标检测数据集合集（持续更新） 牛津宠物数据集介绍 数据集概览包含类别 应用场景 数据样本展示使用建议 数据集特色 商业价值 技术标签 YOLOv8 训练实战 1. 环境配置 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics 2. 数据准备2.1 数据标注格式（YOLO）2.2 文件结构示例2.3 创建 data.yaml 配置文件 3. 模型训练关键参数补充说明： 4. 模型验证与测试4.1 验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.2 推理测试图像 5. 自定义推理脚本（Python） 6. 部署建议

牛津宠物数据集介绍

数据集概览

本项目是专注于宠物（猫与狗）品种识别的计算机视觉数据集，共包含约 3,680 张图像，主要用于训练深度学习模型在日常场景下精准检测并识别不同品种的猫和狗。

图像数量：13900 张类别数：37 类适用任务：目标检测（Object Detection）与细粒度分类（Fine-grained Classification）适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架 包含类别 类别前缀英文名称示例描述cat-cat-Abyssinian阿比西尼亚猫cat-cat-Bengal孟加拉猫cat-cat-Siamese暹罗猫dog-dog-American_Bulldog美国斗牛犬dog-dog-Beagle比格犬dog-dog-German_Shepherd德国牧羊犬

数据集覆盖37种常见家养宠物品种，能够显著提升模型在宠物识别、智能相册管理、宠物医疗等场景中的精准度。

应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

宠物身份识别与管理
自动识别宠物品种和个体，辅助宠物医院、收容所进行档案管理和健康追踪。

智能宠物相机与APP
开发能自动识别宠物品种、记录行为的智能摄像头或手机应用，提升用户体验。

宠物电商与推荐系统
根据用户上传的宠物照片，推荐适配的食品、用品或服务，实现个性化营销。

宠物保险与健康管理
辅助保险公司评估宠物风险等级，或为兽医提供品种相关的疾病预防建议。

人机交互与机器人
赋予家庭机器人或智能助手识别宠物的能力，实现更自然的人宠互动。

社交媒体内容分析
自动标记和分类宠物相关图片，用于内容推荐、社区运营和趋势分析。

数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含多种真实生活场景下的图像：

多种环境背景：室内家居、户外草坪、街道、宠物店等不同地点不同姿态与表情：坐姿、卧姿、奔跑、特写面部等多样化视角复杂遮挡情况：宠物被家具、玩具、其他动物或人部分遮挡光照条件多样：自然光、室内灯光、逆光、阴影等多种拍摄条件单只与多只场景：包含单个宠物和多只宠物同框的复杂画面

场景涵盖日常生活的各种情境，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的宠物品种识别模型。

使用建议

数据预处理优化

考虑图像尺寸标准化（推荐640x640或832x832）应用适合宠物场景的数据增强：旋转、翻转、色彩抖动、模糊处理对于细粒度分类任务，可裁剪出宠物主体区域进行二次训练

模型训练策略

利用预训练权重进行迁移学习，特别是在ImageNet上预训练的模型考虑多尺度训练以应对不同大小和距离的宠物检测对品种分类任务，可在检测框基础上增加分类头或使用双分支网络

实际部署考虑

边缘设备优化：针对手机、智能摄像头等嵌入式设备进行模型轻量化实时处理能力：优化推理速度以支持视频流或拍照后的即时识别高精度要求：在关键场景（如医疗）中，可结合置信度过滤提高可靠性

应用场景适配

移动端部署：支持智能手机和平板电脑的现场识别与拍照上传云端批处理：支持大规模宠物照片库的批量分类与标签化API集成：提供RESTful API接口，方便第三方应用调用

性能监控与改进

建立不同品种间的混淆矩阵，针对性强化易混淆类别的区分能力收集困难样本（稀有品种、幼年宠物、混血宠物等）进行模型强化定期更新模型以适应新的宠物品种和流行趋势

数据集特色

高质量标注：每张图片均包含精确的边界框和品种标签细粒度分类：涵盖37个具体品种，挑战性高，适合学术研究场景真实性：均为真实拍摄的生活照，非摆拍或合成图技术兼容性：支持主流深度学习框架和部署平台广泛认可：作为经典基准数据集，被众多研究论文和竞赛采用

商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

宠物科技公司：开发智能宠物识别APP或硬件产品宠物电商平台：实现基于图像的宠物用品精准推荐宠物医疗机构：辅助诊断和建立品种专属健康档案社交与内容平台：构建宠物主题社区和内容标签系统

技术标签

计算机视觉 目标检测 宠物识别 细粒度分类 YOLO 图像分类 智能宠物 边缘计算 移动应用 宠物电商

注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守相关隐私和伦理规范，确保对宠物及其主人的尊重。建议在实际应用中结合专业的宠物知识进行结果验证。

YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选） python -m venv yolov8_env source yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_envScriptsactivate

bash

123

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

bash

1

2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

plaintext

1

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/

plaintext

1234567 2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets train: images/train val: images/val nc: 11 names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]

yaml

123456

3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train model=yolov8s.pt data=./data.yaml imgsz=640 epochs=50 batch=16 project=weed_detection name=yolov8s_crop_weed

bash

12345678 参数类型默认值说明model字符串-指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml）data字符串-数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义imgsz整数640输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640）epochs整数100训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次batch整数16每个批次的样本数量，值越大需要越多显存project字符串-项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下name字符串-实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果 关键参数补充说明：

model=yolov8s.pt

使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

data=./data.yaml

# 典型 data.yaml 结构示例 path: ../datasets/weeds train: images/train val: images/val names: 0: Bent_Insulator 1: Broken_Insulator_Cap 2: ... 3: ...

yaml

123456789

4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt data=./data.yaml

bash

123 参数类型必需说明model字符串是要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt）data字符串是与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义 关键参数详解

model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（best.pt）替代选项：last.pt（最终epoch的权重）路径结构说明：

runs/detect/ └── [训练任务名称]/ └── weights/ ├── best.pt # 验证指标最优的模型 └── last.pt # 最后一个epoch的模型 12345

data=./data.yaml

必须与训练时使用的配置文件一致确保验证集路径正确：

val: images/val # 验证集图片路径 names: 0: crop 1: weed

yaml

1234 常用可选参数 参数示例值作用batch16验证时的批次大小imgsz640输入图像尺寸（需与训练一致）conf0.25置信度阈值（0-1）iou0.7NMS的IoU阈值device0/cpu选择计算设备save_jsonTrue保存结果为JSON文件 典型输出指标

Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672 crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701 weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643

text

1234 4.2 推理测试图像

yolo detect predict model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt source=./datasets/images/val save=True

bash

1234

5. 自定义推理脚本（Python）

from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载模型 model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt') # 推理图像 results = model('test.jpg') # 可视化并保存结果 results[0].show() results[0].save(filename='result.jpg')

python

运行

123456789101112

6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

bash

1

总结流程

阶段内容✅ 环境配置安装 ultralytics, PyTorch 等依赖✅ 数据准备标注图片、组织数据集结构、配置 YAML✅ 模型训练使用命令行开始训练 YOLOv8 模型✅ 验证评估检查模型准确率、mAP 等性能指标✅ 推理测试运行模型检测实际图像目标✅ 高级部署导出模型，部署到 Web 或边缘设备

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网址: 牛津宠物数据集 https://www.mcbbbk.com/newsview1328911.html

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