扩展MNIST数据集带边界框

扩展MNIST数据集带边界框数据来源：互联网公开数据
标签：MNIST, 数字识别, 边界框, 目标检测, 图像处理, 机器学习, 数据增强

数据概述：
本数据集基于经典的MNIST手写数字数据集构建，每个28x28的数字被随机放置在一个70x70的图像中，并附带数字的边界框信息。每个图像仅包含一个数字及其对应的边界框坐标，数据集以CSV文件形式存储边界框信息，便于后续处理和分析。

数据用途概述：
该数据集适用于目标检测和定位的学习与研究场景。研究人员可通过该数据集快速入门边界框机制和目标检测算法，例如训练基础的自定义模型以实现数字定位。此外，数据集还适用于教育场景，帮助学习者理解目标检测的基本原理和图像处理技术。