📦 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

📌 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~

🐦 鸟类物种识别数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是一个专注于鸟类物种分类的计算机视觉数据集，共包含约 9,880 张图像，覆盖全球范围内广泛分布的鸟类种类。该数据集专为训练高精度鸟类识别模型而设计，适用于生态研究、自然教育、智能观鸟应用等场景。

• 图像数量：9,880 张
• 类别数：525 类
• 适用任务：图像分类（Image Classification）
• 适配模型：ResNet、EfficientNet、MobileNet、Vision Transformer 等主流分类架构

包含类别

示例类别	英文名称	描述
金雕	Golden Eagle	大型猛禽，常见于山地和草原地区
黄胸鹀	Yellow-breasted Bunting	小型鸣禽，具有鲜明的黄色胸斑
红腹灰雀	Common Rosefinch	色彩鲜艳的雀形目鸟类
普通鸬鹚	Great Cormorant	水生鸟类，擅长潜水捕鱼
翠鸟	Kingfisher	色彩斑斓的捕食性鸟类，栖息于水边
猫头鹰	Owl	夜行性猛禽，具备卓越的夜视能力

数据集涵盖从常见城市鸟类到稀有濒危物种的广泛范围，尤其适合构建高性能的鸟类识别系统，支持自动物种鉴定与生物多样性监测。

🎯 应用场景

该数据集在多个领域具有重要价值：

• 智能观鸟App开发
  实现用户上传照片后自动识别鸟种，提升公众参与自然观察的兴趣与效率。

• 生态监测与保护
  支持科研机构进行鸟类迁徙路径追踪、种群数量统计和栖息地评估。

• 自然教育与科普
  用于学校、博物馆、动物园等场所的互动式学习平台建设。

• 野生动物调查自动化
  结合无人机或固定摄像头系统，实现大范围区域的鸟类自动识别与记录。

• 环境影响评估
  在城市建设、风电场规划等项目中评估对鸟类的影响程度。

• AI辅助鸟类摄影
  帮助摄影爱好者快速识别拍摄对象，并提供物种信息与行为建议。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均为高质量自然状态下的鸟类图像）：

数据集包含多种真实野外环境下的鸟类图像：

• 多样光照条件：日间自然光、清晨/黄昏柔和光、阴天散射光
• 丰富背景环境：森林、湿地、草地、城市公园、湖泊岸边等
• 不同姿态与行为：静止、飞行、觅食、鸣叫、筑巢等多种动态
• 多角度拍摄：正面、侧面、背面、俯视、仰视等视角全覆盖
• 清晰度高：多数图像分辨率较高，细节丰富，利于特征提取

图像采集自自然栖息地，真实性高，能够有效训练模型应对复杂现实场景中的识别挑战。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 统一图像尺寸（推荐224x224或384x384）
   • 应用标准化操作（如ImageNet均值/方差归一化）
   • 对低光照图像进行亮度增强与对比度调整

2. 模型训练策略

   • 推荐使用迁移学习，加载在ImageNet上预训练的权重
   • 针对长尾分布问题采用类别加权损失函数或过采样技术
   • 利用数据增强提升泛化能力：旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等

3. 实际部署考虑

   • 移动端部署：可选用轻量级模型如MobileNetV3或TinyViT
   • 边缘设备集成：适配树莓派、Jetson Nano等嵌入式平台
   • 实时推理优化：通过TensorRT、ONNX Runtime加速推理过程

4. 应用场景适配

   • 手机App集成：支持拍照识别功能，提供物种详情与分布地图
   • 智慧景区系统：结合AR技术实现“看见即识别”的互动体验
   • 科研数据分析：作为鸟类多样性研究的基础数据库

5. 性能监控与改进

   • 构建跨区域测试集验证模型泛化能力
   • 分析误分类案例，聚焦相似物种之间的混淆问题
   • 定期更新模型以纳入新发现物种或地理亚种

🌟 数据集特色

• 类别丰富：涵盖525种鸟类，覆盖全球主要生态系统
• 标注准确：由专业鸟类学家参与审核与标注
• 图像质量高：绝大多数图像清晰、无遮挡、主体突出
• 生态代表性强：包含珍稀、濒危及常见物种，具有科研意义
• 技术兼容性强：支持主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Keras等）

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具备显著潜力：

• 自然科技公司：开发智能观鸟软件与硬件产品
• 环保科技企业：构建生态保护监测平台
• 教育科技机构：打造STEM教育内容与互动工具
• 旅游与户外品牌：推出“智能导览”服务，提升用户体验
• 政府与NGO组织：用于生物多样性普查与政策制定支持

🔗 技术标签

计算机视觉 图像分类 鸟类识别 生态保护 自然语言处理 移动AI 生物多样性 迁移学习 环境监测 智能观鸟

---

注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请尊重野生鸟类栖息地，避免干扰其自然行为。建议在实际应用中结合生物学知识进行结果验证，并遵守相关野生动物保护法规。

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_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