YOLOv11城市道路骑行者与自行车目标检测数据集-336张-bicycle-1_4
YOLOv11城市道路骑行者与自行车目标检测数据集 数据集基本信息目标类别 [‘bicycle’, ‘boy’, ‘girl’]中文类别[‘自行车’, ‘男孩’, ‘女孩’]训练集294 张验证集28 张测试集14 张总计336 张 data.yaml 配置信息该数据集提供了data.yaml文件内容如下train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:3names:[bicycle,boy,girl]️ 标注可视化 数据集分析该数据集聚焦于城市道路环境中骑行人员与自行车的精准识别涵盖多种骑行姿态与自行车类型真实还原了日常交通场景中的动态特征。图像内容覆盖不同光照条件、背景环境及运动状态具备高度的现实代表性适用于城市交通管理、智能安防监控以及人车交互行为分析等方向的技术研发与模型训练。该数据集在样本分布上设计合理训练集包含294张图像验证集为28张测试集为14张共计336张。训练集规模充足能够有效支撑模型学习复杂多样的视觉模式验证集与测试集比例适中确保模型评估过程的稳定性与可靠性整体结构符合深度学习任务对数据划分的基本要求。标注质量表现出色所有目标均采用精确的边界框进行标注标注框紧密贴合物体轮廓尤其在人物与自行车重叠或部分遮挡的情况下仍保持高精度。标注标签与实际物体完全一致未出现误标或漏标现象标注规范统一为后续模型训练提供了高质量的监督信号。该数据集可广泛应用于城市智慧交通系统、公共安全监控、共享单车管理以及行人行为分析等领域。其丰富的骑行场景覆盖能力使其特别适合用于开发自动识别骑行者身份、判断骑行行为合规性、优化交通流量预测等功能模块具有显著的行业落地价值与技术推广前景。为合规性、优化交通流量预测等功能模块具有显著的行业落地价值与技术推广前景。数据集下载参考小郭AI日志
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