📦 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
🚗 车牌识别数据集	12,456张	智能停车管理系统 交通违法监控执法	点击查看

📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~

🎮 游戏场景识别数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于游戏场景识别的计算机视觉数据集，共包含约 15,732 张图像，主要用于训练深度学习模型在各种游戏环境下准确识别和分类不同的游戏场景类型，为游戏AI、自动化测试和游戏内容分析提供技术支撑。

• 图像数量：15,732 张
• 类别数：8 类
• 适用任务：图像分类（Image Classification）
• 适配模型：ResNet、EfficientNet、Vision Transformer、ConvNeXt 等主流框架

包含类别

类别	英文名称	描述
主菜单	Main Menu	游戏主界面、开始界面
战斗场景	Combat	战斗、PVP对战画面
探索场景	Exploration	地图探索、冒险场景
商店界面	Shop	商城、购买道具界面
角色界面	Character	角色属性、装备界面
任务界面	Quest	任务列表、对话界面
设置界面	Settings	游戏设置、选项菜单
加载界面	Loading	游戏加载、过场动画

数据集涵盖主流游戏类型的核心场景，能够准确识别不同游戏状态，为游戏自动化和智能分析提供全面的技术基础。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 游戏自动化测试
  自动识别游戏界面状态，实现游戏功能的自动化测试和回归测试，提升测试效率。

• 游戏AI辅助系统
  开发游戏AI助手，根据当前场景自动执行相应操作，提升游戏体验和效率。

• 游戏内容监控分析
  实时监控游戏直播内容，自动识别游戏类型和场景，用于内容分类和推荐。

• 游戏数据统计分析
  分析玩家在不同游戏场景的停留时间和行为模式，优化游戏设计和用户体验。

• 直播平台智能标签
  自动为游戏直播添加场景标签，改善直播内容的搜索和推荐算法。

• 游戏外挂检测系统
  通过场景识别技术检测异常游戏行为，维护游戏公平性和安全性。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有场景分类标签）：

数据集包含多种真实游戏环境下的图像：

• 多种游戏类型：MOBA、RPG、FPS、策略游戏等不同游戏类型的场景
• 不同画面风格：2D像素、3D写实、卡通风格、科幻题材等多样化视觉风格
• 各种分辨率规格：1080p、1440p、4K等不同分辨率的游戏截图
• UI界面多样性：不同游戏厂商的界面设计风格和交互元素
• 动态场景捕获：包含动画效果、特效展示等动态画面的静态截图

场景涵盖PC端、手机端等多平台游戏，画面风格和UI设计多样，特别适合训练通用性强的游戏场景识别模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • UI元素提取：关注界面布局、按钮位置、图标特征等关键元素
   • 图像标准化：统一分辨率处理（推荐224x224或384x384）
   • 色彩空间优化：考虑不同游戏的色彩风格差异，进行适当的色彩校正

2. 模型训练策略

   • 迁移学习：使用ImageNet预训练模型进行微调
   • 数据增强：旋转、缩放、亮度调整、对比度变化等增强技术
   • 多尺度训练：适应不同分辨率和屏幕比例的游戏画面

3. 实际部署考虑

   • 实时性要求：优化推理速度以支持实时场景识别
   • 内存优化：考虑游戏运行时的内存占用，选择轻量化模型
   • 准确性保证：建立置信度阈值和多帧检测机制提升稳定性

4. 应用场景适配

   • 游戏插件开发：集成到游戏辅助工具和插件系统
   • 直播平台集成：与OBS、斗鱼、B站等直播平台API对接
   • 移动端部署：支持手机游戏的场景识别功能

5. 性能监控与改进

   • 建立不同游戏类型的识别准确率基准测试
   • 收集新游戏和更新版本的场景数据持续优化
   • 针对误识别案例进行模型调优和数据补充

🌟 数据集特色

• 游戏覆盖全面：包含热门游戏的主要场景类型
• 画面质量优异：高清游戏截图，细节丰富清晰
• 标注精确专业：游戏开发经验丰富的专家参与标注
• 实时更新维护：跟踪游戏版本更新，及时补充新场景
• 跨平台兼容：涵盖PC、手机、主机等多平台游戏

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 游戏开发公司：提升自动化测试效率，降低游戏开发和维护成本
• 直播平台运营商：改善内容推荐算法，提升用户观看体验
• 游戏外设制造商：开发智能游戏外设，提供个性化游戏体验
• 电竞数据分析公司：自动化比赛数据收集和分析，支持电竞产业发展

🔗 技术标签

计算机视觉 图像分类 游戏场景识别 自动化测试 游戏AI 深度学习 UI识别 直播分析 电竞数据 智能游戏

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守相关游戏版权和用户协议，确保数据使用的合法合规性。建议在实际应用中考虑不同游戏厂商的UI更新频率，及时调整和优化识别模型。

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。

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📦 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_env\Scripts\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

📁 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>

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/

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', '', ...]

🚀 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

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：

1. 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)

2. 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: ...
   

📈 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

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

1. 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
     

2. 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
     

常用可选参数

参数	示例值	作用
batch	16	验证时的批次大小
imgsz	640	输入图像尺寸（需与训练一致）
conf	0.25	置信度阈值（0-1）
iou	0.7	NMS的IoU阈值
device	0/cpu	选择计算设备
save_json	True	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

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

🧠 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')

🛠 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

📌 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