📦 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

📌 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~

🚛 Detección de carpa 2 Computer Vision Project

📌 數據集概覽

本項目是一個專注于卡車（Carpas）檢測的計算機視覺數據集，主要用于訓練深度學習模型以識別和檢測不同類型的卡車及其狀態。該數據集包含 323 張圖像，適用于目標檢測任務。

• 圖像數量：700 張
• 類別數：3 類
• 適用任務：目標檢測（Object Detection）
• 適配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含類別

類別	英文名稱	描述
Volquete con encarparado	Truck with Encarparado	帶有特定裝載結構的卡車
Volquete sin encarparado	Truck without Encarparado	不帶特定裝載結構的卡車
Other Trucks	其他卡車	其他類型的卡車

數據集涵蓋了多種卡車類型和場景，能夠幫助模型在復雜環境中準確識別和區分不同類型的卡車。

🎯 應用場景

該數據集非常適用于以下場景與研究方向：

• 交通運輸管理
  自動識別和統計不同類型卡車的數量，輔助交通管理和物流優化。

• 智能監控系統
  提升監控系統的智能化水平，自動分類和記錄捕獲的卡車圖像。

• 道路安全監測
  監測道路上的卡車活動，預防交通事故并制定防護措施。

• 工業物流研究
  支持卡車行為分析、運輸模式研究以及物流效率評估。

• 智慧城市管理
  城市管理部門監控卡車分布，維護交通秩序和城市環境。

• 實時交通預警
  實時監測卡車活動，為駕駛員提供道路安全預警。

🖼 數據樣本展示

以下展示部分數據集內的樣本圖片（均帶有目標檢測框）：

數據集包含多種真實場景下的圖像：

• 白天和夜間場景：涵蓋不同光照條件下的卡車圖像
• 多種環境背景：城市道路、高速公路、工業區等不同場景
• 不同距離和角度：遠距離全身、近距離特寫等多樣化視角
• 單只和群體：包含單個卡車和多輛卡車同框的復雜場景

場景涵蓋晝夜不同時段、多種天氣條件、不同季節的道路環境，數據多樣性優秀，特別適合訓練魯棒性強的卡車檢測模型。

🔧 使用建議

1. 數據預處理優化

   • 針對夜間圖像進行專門的預處理：增強對比度、去除噪聲
   • 考慮圖像尺寸標準化（推薦 640x640 或 832x832）
   • 應用適合道路環境的數據增強：亮度調整、模糊處理、隨機裁剪

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
   • 考慮多尺度訓練以應對不同距離的卡車檢測
   • 針對夜間圖像可以單獨訓練專用模型

3. 實際部署考慮

   • 邊緣設備優化：針對車載相機設備進行模型輕量化
   • 實時處理能力：優化推理速度以支持實時監控需求
   • 低功耗設計：考慮電池供電設備的能耗限制

4. 應用場景適配

   • 車載攝像頭集成：與車載監控系統無縫集成
   • 移動端部署：支持智能手機和平板電腦的現場識別
   • 云端批處理：大規模圖像數據的批量處理和分析

5. 性能監控與改進

   • 建立不同環境條件下的性能基準測試
   • 收集困難樣本（惡劣天氣、遮擋嚴重等）進行模型強化
   • 定期更新模型以適應新的地理區域和卡車行為模式

🌟 數據集特色

• 高質量標注：專業的交通運輸專家參與標注工作
• 環境多樣性：涵蓋不同道路環境和地理條件
• 時間跨度廣：包含不同季節和時間段的數據
• 技術兼容性：支持主流深度學習框架和部署平臺
• 持續更新：定期增加新的卡車類型和場景數據

📈 商業價值

該數據集在以下商業領域具有重要價值：

• 智能交通制造商：提升產品的卡車識別準確率
• 物流公司：自動化卡車調度和物流追蹤
• 道路安全咨詢公司：支持道路安全評估和事故預防
• 智慧城市解決方案提供商：開發智能化交通管理系統

🔗 技術標簽

計算機視覺 目標檢測 卡車識別 交通運輸 夜間成像 YOLO 智能監控 邊緣計算 物流管理

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注意: 本數據集適用于研究、教育和商業用途。使用時請遵守相關法律法規，確保數據使用符合倫理要求。建議在實際應用中結合專業的交通知識進行結果驗證。

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。

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📦 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