YOLO系列目标检测数据集大全【第四十一期】

1. YOLOv11农田果蔬采摘场景下番茄、木瓜与苦瓜目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Bitter_Gourd’, ‘Papaya’, ‘Tomato’];中文类别:[‘苦瓜’, ‘木瓜’, ‘番茄’]
  • 训练集:2524 张;验证集:714 张;测试集:363 张;总计:3601 张
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    YOLO算法农田果蔬采摘场景下番茄、木瓜与苦瓜目标检测数据集-3601张-标注类别为苦瓜-木瓜-番茄.zip

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nc: 3
names: ['Bitter_Gourd', 'Papaya', 'Tomato']

标注图1
标注图2

2. YOLOv11板球比赛击球手目标检测数据集

  • 目标类别:[‘batter’];中文类别:[‘击球手’]
  • 训练集:136 张;验证集:17 张;测试集:17 张;总计:170 张
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    YOLO算法板球比赛击球手目标检测数据集-170张-标注类别为击球手.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['batter']

标注图1
标注图2

3. YOLOv11野生动物园水獭目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Otter’];中文类别:[‘水獭’]
  • 训练集:200 张;验证集:0 张;测试集:0 张;总计:200 张
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    YOLO算法野生动物园水獭目标检测数据集-200张-标注类别为水獭.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['Otter']

标注图1
标注图2

4. YOLOv11室内与室外篮球场人物及篮球架目标检测数据集

  • 目标类别:[‘0’, ‘1’, ‘2’];中文类别:[‘篮球’, ‘篮球架’, ‘人’]
  • 训练集:6017 张;验证集:973 张;测试集:488 张;总计:7478 张
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    YOLO算法室内与室外篮球场人物及篮球架目标检测数据集-7478张-标注类别为篮球-篮球架-人.zip

data.yaml配置

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nc: 3
names: ['0', '1', '2']

标注图1
标注图2

5. YOLOv11公共安全场景违禁品与日常物品目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Bottle’, ‘Coffee-cup’, ‘Handgun’, ‘Knife’, ‘Mobile-phone’, ‘Pen’];中文类别:[‘瓶子’, ‘咖啡杯’, ‘手枪’, ‘刀’, ‘手机’, ‘笔’]
  • 训练集:2508 张;验证集:239 张;测试集:120 张;总计:2867 张
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    YOLO算法公共安全场景违禁品与日常物品目标检测数据集-2867张-标注类别为瓶子-咖啡杯-手枪-刀-手机-笔.zip

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nc: 6
names: ['Bottle', 'Coffee-cup', 'Handgun', 'Knife', 'Mobile-phone', 'Pen']

标注图1
标注图2

6. YOLOv11超市货架通道监控视角行人行为目标检测数据集

  • 目标类别:[‘item in backpack’, ‘item in bag’, ‘item in pocket’, ‘normal’];中文类别:[‘背包中的物品’, ‘包中的物品’, ‘口袋中的物品’, ‘正常’]
  • 训练集:672 张;验证集:39 张;测试集:0 张;总计:711 张
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    YOLO算法超市货架通道行人行为目标检测数据集-711张-标注类别为背包中的物品-包中的物品-口袋中的物品-正常.zip

data.yaml配置

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nc: 4
names: ['item in backpack', 'item in bag', 'item in pocket', 'normal']

标注图1
标注图2

7. YOLOv11城市道路应急车辆目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Ambulance’, ‘fire truck’, ‘police’];中文类别:[‘救护车’, ‘消防车’, ‘警车’]
  • 训练集:1100 张;验证集:129 张;测试集:65 张;总计:1294 张
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    YOLO算法城市道路应急车辆目标检测数据集-1294张-标注类别为救护车-消防车-警车.zip

data.yaml配置

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nc: 3
names: ['Ambulance', 'fire truck', 'police']

标注图1
标注图2

8. YOLOv11光敏电阻传感器目标检测数据集

  • 目标类别:[‘sensor’];中文类别:[‘传感器’]
  • 训练集:453 张;验证集:20 张;测试集:11 张;总计:484 张
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    YOLO算法光敏电阻传感器目标检测数据集-484张-标注类别为传感器.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['sensor']

标注图1
标注图2

9. YOLOv11木质桌面贴纸图形目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Circle’, ‘Star’, ‘Triangle’, ‘Umbrella’];中文类别:[‘圆形’, ‘星形’, ‘三角形’, ‘雨伞’]
  • 训练集:300 张;验证集:6 张;测试集:4 张;总计:310 张
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    YOLO算法木质桌面贴纸图形目标检测数据集-310张-标注类别为圆形-星形-三角形-雨伞.zip

data.yaml配置

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nc: 4
names: ['Circle', 'Star', 'Triangle', 'Umbrella']

标注图1
标注图2

10. YOLOv11室内走廊飞机模型目标检测数据集

  • 目标类别:[‘plane’];中文类别:[‘飞机模型’]
  • 训练集:2271 张;验证集:100 张;测试集:0 张;总计:2371 张
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    YOLO算法室内走廊飞机模型目标检测数据集-2371张-标注类别为飞机模型.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['plane']

标注图1
标注图2

11. YOLOv11室内走廊红黄绿浮标目标检测数据集

  • 目标类别:[‘GreenBuoy’, ‘RedBuoy’, ‘YellowBuoy’];中文类别:[‘绿浮标’, ‘红浮标’, ‘黄浮标’]
  • 训练集:303 张;验证集:28 张;测试集:19 张;总计:350 张
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    YOLO算法室内走廊红黄绿浮标目标检测数据集-350张-标注类别为绿浮标-红浮标-黄浮标.zip

data.yaml配置

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nc: 3
names: ['GreenBuoy', 'RedBuoy', 'YellowBuoy']

标注图1
标注图2

12. YOLOv11健身房卧推动作姿态目标检测数据集

  • 目标类别:[‘full-down’, ‘full-up’, ‘strait-back’];中文类别:[‘完全下放’, ‘完全上举’, ‘直背’]
  • 训练集:963 张;验证集:36 张;测试集:0 张;总计:999 张
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    YOLO算法健身房卧推动作姿态目标检测数据集-999张-标注类别为完全下放-完全上举-直背.zip

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nc: 3
names: ['full-down', 'full-up', 'strait-back']

标注图1
标注图2

13. YOLOv11室内环境蚊子目标检测数据集

  • 目标类别:[‘- Mosquito Detection - 2023-10-18 12-12am’];中文类别:[‘蚊子’]
  • 训练集:1758 张;验证集:200 张;测试集:0 张;总计:1958 张
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    YOLO算法室内环境蚊子目标检测数据集-1958张-标注类别为蚊子.zip

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nc: 1
names: ['- Mosquito Detection - 2023-10-18 12-12am']

标注图1
标注图2

14. YOLOv11室内安防标识牌目标检测数据集

  • 目标类别:[‘1101’];中文类别:[‘标识牌’]
  • 训练集:213 张;验证集:20 张;测试集:10 张;总计:243 张
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    YOLO算法室内安防标识牌目标检测数据集-243张-标注类别为标识牌.zip

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nc: 1
names: ['1101']

标注图1
标注图2

15. YOLOv11机场行李提取区行李车目标检测数据集

  • 目标类别:[‘trolley’];中文类别:[‘行李车’]
  • 训练集:210 张;验证集:19 张;测试集:8 张;总计:237 张
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    YOLO算法机场行李提取区行李车目标检测数据集-237张-标注类别为行李车.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['trolley']

标注图1
标注图2

16. YOLOv11多场景恐怖与娱乐小丑目标检测数据集

  • 目标类别:[‘0’];中文类别:[‘小丑’]
  • 训练集:621 张;验证集:99 张;测试集:74 张;总计:794 张
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    YOLO算法多场景恐怖与娱乐小丑目标检测数据集-794张-标注类别为小丑.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['0']

标注图1

17. YOLOv11户外及室内篮球场场景篮球目标检测数据集

  • 目标类别:[‘ball’];中文类别:[‘篮球’]
  • 训练集:400 张;验证集:0 张;测试集:0 张;总计:400 张
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    YOLO算法户外及室内篮球场场景篮球目标检测数据集-400张-标注类别为篮球.zip

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nc: 1
names: ['ball']

标注图1
标注图2

18. YOLOv11自然环境孔雀目标检测数据集

  • 目标类别:[‘peacock’];中文类别:[‘孔雀’]
  • 训练集:423 张;验证集:57 张;测试集:26 张;总计:506 张
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    YOLO算法自然环境孔雀目标检测数据集-506张-标注类别为孔雀.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['peacock']

标注图1
标注图2

19. YOLOv11工业车间高压开关柜接线端子目标检测数据集

  • 目标类别:[‘jiedixian’];中文类别:[‘接线端子’]
  • 训练集:85 张;验证集:15 张;测试集:0 张;总计:100 张
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    YOLO算法工业车间高压开关柜接线端子目标检测数据集-100张-标注类别为接线端子.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['jiedixian']

标注图1
标注图2

20. YOLOv11水族箱内粉背小丑鱼大小尺寸目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Pink skunk clownfish -Big-’, ‘Pink skunk clownfish -Small-’];中文类别:[‘大号粉背小丑鱼’, ‘小号粉背小丑鱼’]
  • 训练集:137 张;验证集:82 张;测试集:55 张;总计:274 张
  • 数据集下载(主页上搜索或网页上直接搜索压缩包名)
    YOLO算法水族箱内粉背小丑鱼大小尺寸目标检测数据集-274张-标注类别为大号粉背小丑鱼-小号粉背小丑鱼.zip

data.yaml配置

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nc: 2
names: ['Pink skunk clownfish -Big-', 'Pink skunk clownfish -Small-']

标注图2

21. YOLOv11室内模拟道路交通标志目标检测数据集

  • 目标类别:[‘green’, ‘left’, ‘red’, ‘right’, ‘slow’, ‘stop’, ‘uturn’];中文类别:[‘绿灯’, ‘左转’, ‘红灯’, ‘右转’, ‘减速’, ‘停止’, ‘掉头’]
  • 训练集:800 张;验证集:101 张;测试集:99 张;总计:1000 张
  • 数据集下载(主页上搜索或网页上直接搜索压缩包名)
    YOLO算法室内模拟道路交通标志目标检测数据集-1000张-标注类别为绿灯-左转-红灯-右转-减速-停止-掉头.zip

data.yaml配置

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nc: 7
names: ['green', 'left', 'red', 'right', 'slow', 'stop', 'uturn']

标注图1
标注图2

22. YOLOv11室内多场景塑料瓶目标检测数据集

  • 目标类别:[‘plastic’];中文类别:[‘塑料瓶’]
  • 训练集:2100 张;验证集:200 张;测试集:100 张;总计:2400 张
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    YOLO算法室内多场景塑料瓶目标检测数据集-2400张-标注类别为塑料瓶.zip

data.yaml配置

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val: ../valid/images
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nc: 1
names: ['plastic']

标注图1
标注图2

23. YOLOv11室内办公区监控视角人员与工位状态目标检测数据集

  • 目标类别:[‘emptychair’, ‘moving person’, ‘occupied chair’, ‘sitting person’];中文类别:[‘空椅子’, ‘移动人员’, ‘占用椅子’, ‘就坐人员’]
  • 训练集:835 张;验证集:80 张;测试集:41 张;总计:956 张
  • 数据集下载(主页上搜索或网页上直接搜索压缩包名)
    YOLO算法室内办公区人员与工位状态目标检测数据集-956张-标注类别为空椅子-移动人员-占用椅子-就坐人员.zip

data.yaml配置

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nc: 4
names: ['emptychair', 'moving person', 'occupied chair', 'sitting person']

标注图1
标注图2

24. YOLOv11城市公园鸟类鸽子目标检测数据集

  • 目标类别:[‘Humes Hawk Owl’, ‘Rose Ringed Parkeet’];中文类别:[‘哈姆斯鹰鸮’, ‘玫瑰环鹦鹉’]
  • 训练集:303 张;验证集:28 张;测试集:15 张;总计:346 张
  • 数据集下载(主页上搜索或网页上直接搜索压缩包名)
    YOLO算法城市公园鸟类目标检测数据集-346张-标注类别为哈姆斯鹰鸮-玫瑰环鹦鹉.zip

data.yaml配置

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 2
names: ['Humes Hawk Owl', 'Rose Ringed Parkeet']

标注图1
标注图2

25. YOLOv11室内厨房蔬菜目标检测数据集

  • 目标类别:[‘bak-choi’];中文类别:[‘白菜’]
  • 训练集:244 张;验证集:70 张;测试集:35 张;总计:349 张
  • 数据集下载(主页上搜索或网页上直接搜索压缩包名)
    YOLO算法室内厨房蔬菜目标检测数据集-349张-标注类别为白菜.zip

data.yaml配置

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nc: 1
names: ['bak-choi']

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标注图2

Logo

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