📦 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 建筑施工安全监管 AI 消防巡检机器人 自动审核系统 公共场所安全监测	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 交通管理与规划 设备租赁管理 保险理赔评估 智能停车管理	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 水上运动分析 智能水域管理 水上乐园监控 搜救任务支持	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 农业科研支持 温室智能管理 农技推广服务 农业保险评估	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 智能观鸟系统 机场鸟击防范 农业鸟害防控 科学研究支持	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 智能安防监控 交通执法应用 边境管控系统 赛事安保服务	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 红外与低光图像分析 AI武器系统与智能指挥系统训练 战场历史资料数字化分析	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 智慧城市环卫管理 企业环保合规检测 教育环保宣传 供应链包装优化	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~

🏢 建筑物实例分割数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于建筑物实例分割的计算机视觉数据集，共包含约 9,700 张图像，主要用于训练深度学习模型在航拍影像、卫星图像等场景下精准识别和分割每个独立建筑物的轮廓与位置。

• 图像数量：9,700 张
• 类别数：1 类
• 适用任务：实例分割（Instance Segmentation）
• 适配模型：Mask R-CNN、YOLACT、SOLOv2、PointRend 等主流框架
• 性能指标：mAP@50 26.8%

包含类别

类别	英文名称	描述
建筑物	Building	各种类型的建筑结构物

数据集专注于航拍视角下的建筑物分割，能够显著提升模型在城市规划、灾害评估和地理信息系统中的分析准确性。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 城市规划与发展
  分析航拍图像识别不同类型建筑物及其分布，为城市分区、基础设施和未来发展提供数据支持。

• 灾害评估与应急响应
  在自然灾害后快速分析航拍图像，评估建筑物损坏情况，制定救援和重建计划。

• 房地产市场分析
  自动统计区域内建筑密度、类型分布，为房地产投资和市场分析提供客观数据。

• 智慧城市管理
  监测城市建筑物变化，跟踪违章建筑，支持城市管理部门的执法和规划工作。

• 地理信息系统(GIS)
  自动更新地理数据库中的建筑物信息，提高地图数据的准确性和时效性。

• 环境影响评估
  分析建筑密度对环境的影响，支持可持续发展规划和环保政策制定。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有实例分割标注）：

数据集包含多种航拍场景下的建筑物图像：

• 不同城市区域：住宅区、商业区、工业区、乡村等不同区域类型
• 多种建筑类型：住宅、办公楼、工厂、仓库、学校等各类建筑
• 不同拍摄高度：从低空到高空的多种航拍高度和分辨率
• 多样化环境：城市密集区、郊区稀疏区、混合用地等不同环境
• 季节变化：不同季节和天气条件下的航拍图像

场景涵盖全球不同地区的城市和乡村环境，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的建筑物分割模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 针对航拍图像进行专门预处理：几何校正、色彩标准化
   • 处理不同分辨率图像：多尺度训练策略
   • 应用数据增强：旋转、翻转、缩放、光照调整

2. 模型训练策略

   • 利用预训练权重进行迁移学习，特别是在COCO数据集上预训练的模型
   • 采用多尺度训练以应对不同大小的建筑物
   • 针对密集建筑场景进行困难样本挖掘

3. 实际部署考虑

   • 高分辨率处理：优化内存使用以处理大尺寸航拍图像
   • 批量处理能力：支持大规模航拍数据的自动化处理
   • 精度要求：确保分割边界的准确性以满足专业应用需求

4. 应用场景适配

   • GIS系统集成：与现有地理信息系统无缝对接
   • 无人机平台：适配无人机实时图像处理需求
   • 卫星图像分析：扩展到卫星遥感图像的建筑物识别

5. 性能监控与改进

   • 建立不同建筑密度区域的分割准确率基准
   • 收集边缘样本（阴影遮挡、建筑重叠等）进行模型强化
   • 定期更新模型以适应新的建筑样式和城市发展

🌟 数据集特色

• 专业标注质量：经过遥感和地理信息专家精确标注
• 场景真实性：基于真实航拍数据，具有高度实用价值
• 全球覆盖性：包含不同地区和文化背景下的建筑样式
• 技术先进性：支持最新的实例分割算法和框架
• 持续更新：定期添加新的地区和建筑类型数据

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 遥感科技企业：开发智能图像分析和自动制图解决方案
• 城市规划咨询：提供自动化的城市分析和规划支持服务
• 保险评估公司：快速评估灾害损失和风险区域分析
• 房地产科技：自动化房产评估和市场分析工具
• 政府部门：城市管理、土地利用监管、应急管理支持

🔗 技术标签

计算机视觉 实例分割 建筑物识别 航拍图像 城市规划 遥感分析 Mask R-CNN 灾害评估 GIS应用 智慧城市

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守相关地理信息和隐私保护法规，确保数据使用符合当地法律要求。建议在实际应用中结合专业的城市规划和遥感知识进行结果验证。

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。

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📦 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/valnc: 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_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...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: crop1: 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