📦 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

📌 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~

🩺 皮肤癌检测数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于皮肤癌检测的计算机视觉数据集，共包含约 9,900 张皮肤病变图像，主要用于训练深度学习模型在临床和医疗场景下对多种皮肤癌类型进行精准分类与识别。

• 图像数量：9,900 张
• 类别数：7 类
• 适用任务：图像分类（Image Classification）
• 适配模型：ResNet、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer 等主流分类架构

包含类别

类别	英文名称	描述
akiec	Actinic Keratosis	光化性角化病，常见于长期日晒人群
bcc	Basal Cell Carcinoma	基底细胞癌，最常见非黑色素瘤皮肤癌
bkl	Benign Keratosis	良性角化病，如脂溢性角化病
df	Dermatofibroma	纤维组织细胞瘤，良性皮肤肿瘤
mel	Melanoma	黑色素瘤，最具侵袭性的皮肤癌类型
nv	Nevus	普通痣，良性色素性皮损
vasc	Vascular Lesion	血管性病变，如血管瘤或毛细血管扩张

数据集涵盖临床常见的皮肤病变类型，尤其强调对高风险癌症（如黑色素瘤）的早期识别能力，具有重要的医学研究价值。

🎯 应用场景

该数据集广泛适用于以下医疗健康与人工智能交叉领域：

• 皮肤病辅助诊断系统
  为医生提供第二意见支持，提升皮肤病变识别准确率，尤其适用于基层医疗机构。

• 智能皮肤镜设备集成
  集成至手持式皮肤镜中，实现现场快速筛查与初步分类，推动远程医疗发展。

• 医学教育与培训
  作为教学资源用于医学生和皮肤科医师的病变识别训练与考核。

• 公共卫生筛查项目
  支持大规模皮肤癌筛查计划，提高公众健康意识与早筛率。

• AI驱动的健康管理平台
  用户上传皮肤照片后由模型自动分析并提示风险等级，促进自我健康管理。

• 科研与算法验证
  用于比较不同深度学习模型在皮肤病分类上的性能表现，推动医学影像AI进步。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均来自真实临床病例）：

数据集包含高质量皮肤镜图像，具有以下特点：

• 真实临床数据：来源于实际患者皮肤镜检查记录
• 多样化的病变形态：包括颜色、边界、纹理等多维度特征
• 不同光照与放大倍数：覆盖多种拍摄条件下的图像质量
• 清晰标注：每张图像均有专业皮肤科医生确认的标签
• 多尺度细节：可观察到微小结构变化，适合精细分析

图像质量高、标注可靠，特别适合构建鲁棒性强的皮肤癌分类模型，有助于提升AI在医疗领域的可信度与实用性。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 统一图像尺寸（推荐224x224或512x512）
   • 进行归一化处理（如减去ImageNet均值）
   • 对低对比度图像进行增强（直方图均衡化、CLAHE）

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
   • 注意类别不平衡问题，采用加权损失函数或过采样技术
   • 可结合注意力机制提升对关键区域的关注能力

3. 实际部署考虑

   • 移动端应用：轻量化模型（如MobileNetV3）便于手机端运行
   • 医院系统集成：与电子病历系统对接，实现自动化辅助诊断
   • 隐私保护：确保患者数据匿名化处理，符合HIPAA等法规要求

4. 应用场景适配

   • 家庭自检工具：用户通过App上传照片获取风险评估
   • 社区卫生中心筛查：低成本、高效率的初筛手段
   • 远程会诊支持：辅助专家远程判断复杂病例

5. 性能监控与改进

   • 定期评估模型在新数据上的泛化能力
   • 构建误诊案例库，持续迭代优化
   • 引入解释性AI技术（如Grad-CAM），增强诊断透明度

🌟 数据集特色

• 临床级标注：由专业皮肤科医生参与标注，保证标签准确性
• 多类覆盖全面：涵盖良性与恶性病变，支持综合判断
• 高分辨率图像：多数图像具备足够细节用于微观特征分析
• 开源可复现：支持快速搭建实验环境，便于学术研究
• 验证精度高：已有模型达到81.5%的验证准确率，具备良好基准性能

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要潜力：

• 医疗AI公司：开发皮肤癌筛查SaaS平台或硬件产品
• 医疗器械厂商：集成至智能皮肤镜设备中，提升产品竞争力
• 数字健康平台：打造个性化皮肤健康管理服务
• 保险公司：用于健康风险评估与预防干预方案设计
• 制药企业：辅助药物疗效监测与临床试验数据分析

🔗 技术标签

计算机视觉 图像分类 皮肤癌检测 医学影像 深度学习 迁移学习 皮肤镜 AI医疗 健康科技 疾病预测

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守医疗数据隐私保护相关法律法规，确保患者信息脱敏处理。建议在实际临床应用中结合专业医生判断，不可替代人工诊断。

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