2017年-2020年考研历年国家分数线

【2017年-2020年考研历年国家分数线 | 目标检测 | 工业检测】

本数据集面向2017年-2020年考研历年国家分数线场景的目标检测任务，涵盖14个检测类别，总计164张标注图像。数据集适用于工业检测领域的算法研究、模型训练与工程应用。

## 数据集概览

– **数据集名称**：2017年-2020年考研历年国家分数线
– **任务类型**：目标检测
– **图像总数**：164 张
– **标注类别**：14 类
– **标注格式**：YOLO TXT（归一化坐标）
– **适用框架**：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
– **数据划分**：训练集 / 验证集 / 测试集

## 检测类别与标注分布

本数据集包含14个检测类别，各类别标注分布如下：

– **score_1**（score_1）
– **score_2**（score_2）
– **score_3**（score_3）
– **score_4**（score_4）
– **score_5**（score_5）
– **score_6**（score_6）
– **score_7**（score_7）
– **score_8**（score_8）
– **score_9**（score_9）
– **score_10**（score_10）
– **score_11**（score_11）
– **score_12**（score_12）

## 技术规格

– **标注格式**：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
– **数据划分**：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
– **数据来源**：Roboflow Universe 平台

## 应用场景

1. **目标检测模型训练**：使用本数据集训练目标检测模型，实现2017年-2020年考研历年国家分数线的自动识别
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践

## 数据集特点

– **高质量标注**：164张精细标注图像，适合快速验证与原型开发
– **多类别检测**：覆盖14个检测类别，支持多类别目标识别任务
– **即开即用**：YOLO格式标注，无需额外格式转换，下载后可直接用于模型训练
– **标准数据划分**：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集

## 获取方式

登录本站后即可免费获取百度网盘下载链接，数据集已按标准目录结构组织，下载后即可直接用于模型训练。

🏷️ 标签
#工业检测 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉

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