分類場景數據集大全「包含數據標注+訓練腳本」 (持續原地更新)

一、作者介紹：六年+算法開發經驗、AI 算法經理、阿里云專家博主。擅長：檢測、分割、理解、大模型?等算法訓練與推理部署任務。

二、數據集介紹：

質量高：高質量圖片、高質量標注數據，吐血標注、整理，可以作為訓練模型的基礎數據集或者作為原數據集的很好補充皆可；
范圍廣：數據集涉及目標場景范圍廣，避免算法收斂到某一、某些固定場景；
分類格式：采用文件夾來區分不同的目標類別；
附加訓練腳本：提供了 YOLO11cls一鍵訓練腳本，另外還提供了博主本地的訓練結果日志可供參考；
注意：由于數據集資源超過 1G，所以托管在我的百度網盤，所以這里獲取到的資源格式是 PDF，內附數據集基本情況介紹以及數據集獲取方式

下載說明：點擊數據集對應的藍色超鏈接即可跳轉自行下載，如還未添加藍色超鏈說明該數據集還在標注中還沒發布，如果其他類型的數據集可以私信聯系博主。另外未來新增數據集本帖原地更新，分類相關數據集匯總篇不再另開新篇，建議收藏關注 ~

另外，博主整理的其他AI訓練數據集大全傳送如下：

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適用實際項目應用：公共場所監控場景下垃圾分類項目，以及作為監控場景通用垃圾分類數據集場景數據的補充；
數據集類別：carboard、glass、metal、paper、plastic、trash；
標注說明：采用文件夾來區分不同的目標類別，標注質量高，可以直接用于如 YOLOCLS 的算法訓練；
附贈訓練示例：提供 YOLO11cls 一鍵訓練腳本，提供博主訓練結果日志供參考；

數據集點擊藍色鏈接下載 (若想要更多數量數據集請聯系博主~)：

2300 張圖片：目標分類-垃圾分類數據集-2300張圖-+對應分類文件夾整理+YOLO11cls一鍵訓練腳本
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數據集介紹：水果分類數據集，真實場景高質量圖片數據；
適用實際項目應用：水果分類項目，以及作為通用分類數據集場景數據的補充；
數據集類別：Watermelon、Tomato、Strawberry、Raspberry、Potato Red、Pomegranate、Plum、Pineapple、Pepper Red、Pepper Green、Pear、Peach、Passion Fruit、Papaya、Orange、Onion White、Mango、Limes、Lemon、Kiwi、Grape Blue、Cucumber Ripe、Corn、Clementine、Cherry、Cantaloupe、Cactus fruit、Blueberry、Banana、Avocado、Apricot、Apple Granny Smith、Apple Braeburn；
標注說明：采用文件夾來區分不同的目標類別，標注質量高，可以直接用于如 YOLOCLS 的算法訓練；
附贈訓練示例：提供 YOLO11cls 一鍵訓練腳本，提供博主訓練結果日志供參考；

數據集點擊藍色鏈接下載 (若想要更多數量數據集請聯系博主~)：

16000 張圖片：目標分類-水果分類數據集-16000張圖-+對應分類文件夾整理+YOLO11cls一鍵訓練腳本
更多：待更新

?花卉分類數據集

數據集介紹：花卉分類數據集，真實場景高質量圖片數據；
適用實際項目應用：自然場景花卉分類項目，以及作為通用分類數據集場景數據的補充；
數據集類別：water_lily、tulip、sunflower、rose、iris、dandelion、coreopsis、common_daisy、carnation、california_poppy、calendula、black_eyed_susan、bellflower、astilben；
標注說明：采用文件夾來區分不同的目標類別，標注質量高，可以直接用于如 YOLOCLS 的算法訓練；
附贈訓練示例：提供 YOLO11cls 一鍵訓練腳本，提供博主訓練結果日志供參考；

數據集點擊藍色鏈接下載 (若想要更多數量數據集請聯系博主~)：

13000 張圖片：目標分類-花卉分類數據集-13000張圖-+對應分類文件夾整理+YOLO11cls一鍵訓練腳本
更多：待更新

?植物分類數據集

數據集介紹：植物分類數據集，真實場景高質量圖片數據；
適用實際項目應用：自然場景植物分類項目，以及作為通用分類數據集場景數據的補充；
數據集類別：
標注說明：采用文件夾來區分不同的目標類別，標注質量高，可以直接用于如 YOLOCLS 的算法訓練；
附贈訓練示例：提供 YOLO11cls 一鍵訓練腳本，提供博主訓練結果日志供參考；

數據集點擊藍色鏈接下載 (若想要更多數量數據集請聯系博主~)：

21000 張圖片：目標分類-植物分類數據集-21000張圖-+對應分類文件夾整理+YOLO11cls一鍵訓練腳本
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場景分類數據集

數據集介紹：自然場景分類數據集，真實場景高質量圖片數據；
適用實際項目應用：自然場景下場景分類項目，以及作為通用場景分類數據集場景數據的補充；
數據集類別：buildings、forest、glacier、mountain、sea、street；
標注說明：采用文件夾來區分不同的目標類別，標注質量高，可以直接用于如 YOLOCLS 的算法訓練；
附贈訓練示例：提供 YOLO11cls 一鍵訓練腳本，提供博主訓練結果日志供參考；

數據集點擊藍色鏈接下載 (若想要更多數量數據集請聯系博主~)：