计算机屏幕图像目标检测数据集ComputerScreenImageObjectDetectionDataset-marcoperno
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 计算机屏幕, 图像识别, 计算机视觉, 数据标注, 深度学习, 物体识别, 图像数据集
数据概述：
该数据集包含来自图像采集设备所拍摄的计算机屏幕图像，记录了屏幕中计算机屏幕区域的目标检测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间为2021年2月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但图像内容主要为计算机屏幕。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpg）以及对应的标注文件（.xml和.csv）。CSV文件包含图像文件名、图像宽度、图像高度、目标类别（computerSzy）、以及目标边界框坐标(xmin, ymin, xmax, ymax)。
数据格式：提供两种数据格式：JPEG格式的图像文件和CSV格式的标注文件，以及XML格式的标注文件，便于目标检测模型的训练和评估。数据已进行标注，标注信息包括目标类别和边界框坐标。
来源信息：数据来源于公开的图像数据集，已进行标注和整理。
该数据集适合用于目标检测相关的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习领域的目标检测研究，如目标检测算法的优化、新型检测模型的开发等。
行业应用：可以为智能监控、图像识别、安防系统等行业提供数据支持，尤其是在计算机屏幕区域的检测和识别方面。
决策支持：支持智能化设备和系统的开发，如自动屏幕内容分析、智能用户界面交互等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉目标检测流程。
此数据集特别适合用于探索计算机屏幕图像中目标检测的规律与挑战，帮助用户实现目标检测模型的构建，提升检测精度和效率。
