📦 已發布目標檢測數據集合集（持續更新）

數據集名稱	圖像數量	應用方向	博客鏈接
🔌 電網巡檢檢測數據集	1600 張	電力設備目標檢測	點擊查看
🔥 火焰 / 煙霧 / 人檢測數據集	10000張	安防監控，多目標檢測	點擊查看
🚗 高質量車牌識別數據集	10,000 張	交通監控 / 車牌識別	點擊查看
🌿 農田雜草航拍檢測數據集	1,200 張	農業智能巡檢	點擊查看
🐑 航拍綿羊檢測數據集	1,700 張	畜牧監控 / 航拍檢測	點擊查看
🌡? 熱成像人體檢測數據集	15,000 張	熱成像下的行人檢測	點擊查看
🦺 安全背心檢測數據集	3,897 張	工地安全 / PPE識別	點擊查看
🚀 火箭檢測數據集介紹	12,000 張	智慧醫療 / 養老護理	點擊查看
? 絕緣子故障檢測數據集	2,100張	無人機巡檢/智能運維	點擊查看
🚦交通標志檢測數據集	1866張	智能駕駛系統/地圖數據更新	點擊查看
🚧 道路交通標志檢測數據集	2,000張	智能地圖與導航/交通監控與執法	點擊查看
😷 口罩檢測數據集	1,600張	疫情防控管理/智能門禁系統	點擊查看
🦌 野生動物檢測數據集	5,138張	野生動物保護監測/智能狩獵相機系統	點擊查看
🍎 水果識別數據集	2,611張	圖片智能零售/智慧農業	點擊查看
🚁 無人機目標檢測數據集	14,751張	無人機檢測/航拍圖像	點擊查看
🚬 吸煙行為檢測數據集	2,108張	公共場所禁煙監控/健康行為研究	點擊查看
🛣? 道路坑洞檢測數據集	8,300張	智能道路巡檢系統/車載安全監測設備	點擊查看
🛠? 井蓋識別數據集	2,700 張	道路巡檢 智能城市	點擊查看
🧯 消防器材檢測數據集	9,600 張	智慧安防系統 建筑施工安全監管 AI 消防巡檢機器人 自動審核系統 公共場所安全監測	點擊查看
📱 手機通話檢測數據集	3,100張	智能監控系統 駕駛安全監控	點擊查看
🚜 建筑工地車輛檢測數據集	28,000 張	施工現場安全監控 智能工地管理系統 交通管理與規劃 設備租賃管理 保險理賠評估 智能停車管理	點擊查看
🏊 游泳人員檢測數據集	4,500 張	游泳池安全監控 海灘救生系統 水上運動分析 智能水域管理 水上樂園監控 搜救任務支持	點擊查看
🌿 植物病害檢測數據集	6,200 張	智能農業監測系統 家庭園藝助手 農業科研支持 溫室智能管理 農技推廣服務 農業保險評估	點擊查看
🐦 鳥類計算機視覺數據集	6,200 張	鳥類保護監測 生態環境評估 智能觀鳥系統 機場鳥擊防范 農業鳥害防控 科學研究支持	點擊查看
🚁 無人機計算機視覺數據集	7,000 張	空域安全監管 無人機反制系統 智能安防監控 交通執法應用 邊境管控系統 賽事安保服務	點擊查看
🛡? Aerial_Tank_Images 坦克目標檢測數據集	2,200 張	軍事目標識別與偵查 衛星遙感目標識別 紅外與低光圖像分析 AI武器系統與智能指揮系統訓練 戰場歷史資料數字化分析	點擊查看
?? 塑料可回收物檢測數據集	10,000 張	智能垃圾分類系統 環保回收自動化 智慧城市環衛管理 企業環保合規檢測 教育環保宣傳 供應鏈包裝優化	點擊查看

📌 每篇文章附帶模型指標、訓練思路與推理部署建議，歡迎點贊收藏支持~

🏢 建筑物實例分割數據集介紹

📌 數據集概覽

本項目是專注于建筑物實例分割的計算機視覺數據集，共包含約 9,700 張圖像，主要用于訓練深度學習模型在航拍影像、衛星圖像等場景下精準識別和分割每個獨立建筑物的輪廓與位置。

• 圖像數量：9,700 張
• 類別數：1 類
• 適用任務：實例分割（Instance Segmentation）
• 適配模型：Mask R-CNN、YOLACT、SOLOv2、PointRend 等主流框架
• 性能指標：mAP@50 26.8%

包含類別

類別	英文名稱	描述
建筑物	Building	各種類型的建筑結構物

數據集專注于航拍視角下的建筑物分割，能夠顯著提升模型在城市規劃、災害評估和地理信息系統中的分析準確性。

🎯 應用場景

該數據集非常適用于以下場景與研究方向：

• 城市規劃與發展
  分析航拍圖像識別不同類型建筑物及其分布，為城市分區、基礎設施和未來發展提供數據支持。

• 災害評估與應急響應
  在自然災害后快速分析航拍圖像，評估建筑物損壞情況，制定救援和重建計劃。

• 房地產市場分析
  自動統計區域內建筑密度、類型分布，為房地產投資和市場分析提供客觀數據。

• 智慧城市管理
  監測城市建筑物變化，跟蹤違章建筑，支持城市管理部門的執法和規劃工作。

• 地理信息系統(GIS)
  自動更新地理數據庫中的建筑物信息，提高地圖數據的準確性和時效性。

• 環境影響評估
  分析建筑密度對環境的影響，支持可持續發展規劃和環保政策制定。

🖼 數據樣本展示

以下展示部分數據集內的樣本圖片（均帶有實例分割標注）：

數據集包含多種航拍場景下的建筑物圖像：

• 不同城市區域：住宅區、商業區、工業區、鄉村等不同區域類型
• 多種建筑類型：住宅、辦公樓、工廠、倉庫、學校等各類建筑
• 不同拍攝高度：從低空到高空的多種航拍高度和分辨率
• 多樣化環境：城市密集區、郊區稀疏區、混合用地等不同環境
• 季節變化：不同季節和天氣條件下的航拍圖像

場景涵蓋全球不同地區的城市和鄉村環境，數據多樣性優秀，特別適合訓練魯棒性強的建筑物分割模型。

使用建議

1. 數據預處理優化

   • 針對航拍圖像進行專門預處理：幾何校正、色彩標準化
   • 處理不同分辨率圖像：多尺度訓練策略
   • 應用數據增強：旋轉、翻轉、縮放、光照調整

2. 模型訓練策略

   • 利用預訓練權重進行遷移學習，特別是在COCO數據集上預訓練的模型
   • 采用多尺度訓練以應對不同大小的建筑物
   • 針對密集建筑場景進行困難樣本挖掘

3. 實際部署考慮

   • 高分辨率處理：優化內存使用以處理大尺寸航拍圖像
   • 批量處理能力：支持大規模航拍數據的自動化處理
   • 精度要求：確保分割邊界的準確性以滿足專業應用需求

4. 應用場景適配

   • GIS系統集成：與現有地理信息系統無縫對接
   • 無人機平臺：適配無人機實時圖像處理需求
   • 衛星圖像分析：擴展到衛星遙感圖像的建筑物識別

5. 性能監控與改進

   • 建立不同建筑密度區域的分割準確率基準
   • 收集邊緣樣本（陰影遮擋、建筑重疊等）進行模型強化
   • 定期更新模型以適應新的建筑樣式和城市發展

🌟 數據集特色

• 專業標注質量：經過遙感和地理信息專家精確標注
• 場景真實性：基于真實航拍數據，具有高度實用價值
• 全球覆蓋性：包含不同地區和文化背景下的建筑樣式
• 技術先進性：支持最新的實例分割算法和框架
• 持續更新：定期添加新的地區和建筑類型數據

📈 商業價值

該數據集在以下商業領域具有重要價值：

• 遙感科技企業：開發智能圖像分析和自動制圖解決方案
• 城市規劃咨詢：提供自動化的城市分析和規劃支持服務
• 保險評估公司：快速評估災害損失和風險區域分析
• 房地產科技：自動化房產評估和市場分析工具
• 政府部門：城市管理、土地利用監管、應急管理支持

🔗 技術標簽

計算機視覺 實例分割 建筑物識別 航拍圖像 城市規劃 遙感分析 Mask R-CNN 災害評估 GIS應用 智慧城市

---

注意: 本數據集適用于研究、教育和商業用途。使用時請遵守相關地理信息和隱私保護法規，確保數據使用符合當地法律要求。建議在實際應用中結合專業的城市規劃和遙感知識進行結果驗證。

YOLOv8 訓練實戰

本教程介紹如何使用 YOLOv8 對目標進行識別與檢測。涵蓋環境配置、數據準備、訓練模型、模型推理和部署等全過程。

---

📦 1. 環境配置

建議使用 Python 3.8+，并確保支持 CUDA 的 GPU 環境。

# 創建并激活虛擬環境（可選）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Windows 用戶使用 yolov8_env\Scripts\activate

安裝 YOLOv8 官方庫 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 數據準備

2.1 數據標注格式（YOLO）

每張圖像對應一個 .txt 文件，每行代表一個目標，格式如下：

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

所有值為相對比例（0~1）。

類別編號從 0 開始。

2.2 文件結構示例

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

2.3 創建 data.yaml 配置文件

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

🚀 3. 模型訓練

YOLOv8 提供多種模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根據設備性能選擇。

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

參數	類型	默認值	說明
model	字符串	-	指定基礎模型架構文件或預訓練權重文件路徑（.pt/.yaml）
data	字符串	-	數據集配置文件路徑（YAML 格式），包含訓練/驗證路徑和類別定義
imgsz	整數	640	輸入圖像的尺寸（像素），推薦正方形尺寸（如 640x640）
epochs	整數	100	訓練總輪次，50 表示整個數據集會被迭代 50 次
batch	整數	16	每個批次的樣本數量，值越大需要越多顯存
project	字符串	-	項目根目錄名稱，所有輸出文件（權重/日志等）將保存在此目錄下
name	字符串	-	實驗名稱，用于在項目目錄下創建子文件夾存放本次訓練結果

關鍵參數補充說明：

1. model=yolov8s.pt

   • 使用預訓練的 YOLOv8 small 版本（平衡速度與精度）
   • 可用選項：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

2. data=./data.yaml

   # 典型 data.yaml 結構示例
   path: ../datasets/weeds
   train: images/train
   val: images/val
   names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
   

📈 4. 模型驗證與測試

4.1 驗證模型性能

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

參數	類型	必需	說明
model	字符串	是	要驗證的模型權重路徑（通常為訓練生成的 best.pt 或 last.pt）
data	字符串	是	與訓練時相同的 YAML 配置文件路徑，需包含驗證集路徑和類別定義

關鍵參數詳解

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

   • 使用訓練過程中在驗證集表現最好的模型權重（best.pt）
   • 替代選項：last.pt（最終epoch的權重）
   • 路徑結構說明：

     runs/detect/
     └── [訓練任務名稱]/└── weights/├── best.pt   # 驗證指標最優的模型└── last.pt   # 最后一個epoch的模型
     

2. data=./data.yaml

   • 必須與訓練時使用的配置文件一致
   • 確保驗證集路徑正確：

     val: images/val  # 驗證集圖片路徑
     names:0: crop1: weed
     

常用可選參數

參數	示例值	作用
batch	16	驗證時的批次大小
imgsz	640	輸入圖像尺寸（需與訓練一致）
conf	0.25	置信度閾值（0-1）
iou	0.7	NMS的IoU閾值
device	0/cpu	選擇計算設備
save_json	True	保存結果為JSON文件

典型輸出指標

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 推理測試圖像

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

🧠 5. 自定義推理腳本（Python）

from ultralytics import YOLO
import cv2# 加載模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理圖像
results = model('test.jpg')# 可視化并保存結果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')

🛠 6. 部署建議

? 本地運行：通過 Python 腳本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建檢測接口。

📦 邊緣部署：YOLOv8 支持導出為 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平臺上部署。

導出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

📌 總結流程

階段	內容
? 環境配置	安裝 ultralytics, PyTorch 等依賴
? 數據準備	標注圖片、組織數據集結構、配置 YAML
? 模型訓練	使用命令行開始訓練 YOLOv8 模型
? 驗證評估	檢查模型準確率、mAP 等性能指標
? 推理測試	運行模型檢測實際圖像目標
? 高級部署	導出模型，部署到 Web 或邊緣設備