YOLOv11女士包包目标检测数据集-162张-bag-1_6

YOLOv11女士包包目标检测数据集

📊 数据集基本信息

目标类别： $'bags', 'human', 'sea'$
中文类别： $'包', '人', '海'$
训练集：129 张
验证集：22 张
测试集：11 张
总计：162 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

yaml 复制代码

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 3
names: ['bags', 'human', 'sea']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于室内商业环境下的包类物品检测任务，涵盖多种材质、款式与使用场景的包具，如手提包、背包、购物袋等，同时包含人物与自然水体元素作为辅助信息。数据采集覆盖商场、户外休闲区及静态展示等多种真实场景，具备高度的多样性与代表性，能够有效支持复杂环境下包类目标的精准识别与定位，为零售、安防及智能导购等应用提供坚实的数据基础。

该数据集共包含162张图像，其中训练集129张，验证集22张，测试集11张，分布结构合理，充分保障了模型训练的充分性与评估的独立性。训练集规模充足，能够支撑深度学习模型的有效收敛；验证集与测试集比例适中，确保模型泛化能力的科学评估，整体数据划分符合标准机器学习实践要求，具备良好的可复现性与实用性。

标注工作严格按照目标边界框规范执行，所有包类目标均被准确框选，标注边界紧贴物体轮廓，无明显偏移或遗漏现象。人物与海面区域亦在可视化标注中清晰呈现，标注一致性高，标签与实际物体匹配度良好，体现了高质量的人工标注流程与严谨的质检机制，为后续模型训练提供了可靠的数据支撑。

该数据集适用于零售行业智能货架管理、商场客流行为分析、自助结账系统优化以及户外旅游场景中的物品识别等多领域应用。其丰富的包类样本与多样化的背景环境使其在实际部署中具备较强的适应能力，尤其适合需要在复杂视觉背景下实现精准目标检测的智能系统开发，具有广泛的应用前景与落地价值。

复杂视觉背景下实现精准目标检测的智能系统开发，具有广泛的应用前景与落地价值。

数据集下载

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参考：小郭AI日志
https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc