图像目标检测标注数据集ImageObjectDetectionAnnotationDataset-prashantdandriyal
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像标注, 计算机视觉, 物体识别, 图像处理, 数据集构建, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的标注信息，用于训练和评估目标检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容涵盖通用场景，具有普适性。
数据维度：数据集主要由两部分组成：一是包含308张.jpg格式的图像文件，图像内容未知；二是包含标注信息的CSV文件，标注了图像中目标的边界框坐标。CSV文件包含“img_name”（图像文件名）、“top_left_x”、“top_left_y”、“top_right_x”、“top_right_y”、“bottom_right_x”、“bottom_right_y”、“bottom_left_x”、“bottom_left_y”等字段，分别表示目标在图像中的边界框的左上角和右下角的坐标。
数据格式：图像为.jpg格式，标注信息为CSV格式，便于图像处理和目标检测模型的训练。
来源信息：数据来源未明确，但已进行图像尺寸调整和标注信息提取。
该数据集适合用于目标检测、物体识别等计算机视觉任务。
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、深度学习领域的学术研究，如目标检测算法的开发、评估和改进。
行业应用：可以为安防监控、自动驾驶、机器人视觉等行业提供数据支持，尤其在物体识别、场景理解方面。
决策支持：支持基于图像的自动化分析和决策，如智能视频监控、图像检索等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解目标检测任务。
此数据集特别适合用于训练和测试目标检测模型，探索不同算法在图像中的目标定位和识别能力，从而提升模型在实际应用中的性能。
