牛仔裤分类检测数据集 | 目标检测 | 动物识别

本数据集面向牛仔裤分类检测场景的目标检测任务，涵盖167个检测类别，总计320张标注图像。数据集适用于动物识别领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：牛仔裤分类检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：320 张
• 标注类别：167 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / 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167个检测类别，各类别标注分布如下：

• 2
• Cow-Fourty-one
• Cow-Fifty-three（牛五十三）
• Cow-Sixty-nine（牛-六十九）
• Cow-Seventy-two
• Cow-Fourty-four（牛四十四）
• Cow-Fourteen
• Cow-Sixty-seven（牛-六十七）
• Cow-Twenty-four
• Cow-Seventy-eight（七十八）
• Cow-Thirty-six（Cow-Thy-six）
• Cow-Eighty-seven（87歲）
• Cow-Seventy-one（牛七十一）
• Cow-Twenty-two
• Cow-Fourty-eight（牛四十八）

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，实现牛仔裤分类检测的自动识别
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

• 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