YOLOv11室内与自然环境鸟类目标检测数据集-120张-bird-1_2

guo_xiao_xiao_2026-05-09 8:49

YOLOv11室内与自然环境鸟类目标检测数据集

📊 数据集基本信息

目标类别： $'bird'$
中文类别： $'鸟'$
训练集：96 张
验证集：0 张
测试集：24 张
总计：120 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: 1
names: ['bird']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于多种鸟类在不同环境下的视觉呈现，涵盖室内、自然栖息地及人工场景中的多样形态与姿态，具备高度的生态多样性与场景丰富性。图像中鸟类姿态各异，包括静止、飞行、栖息等状态，背景涵盖植被、建筑内部、花丛及日落景观，充分体现了真实世界中鸟类出现的复杂环境特征，为高精度目标检测模型提供了高质量的训练基础。

该数据集包含96张训练图像与24张测试图像，验证集为空，整体分布结构合理，训练样本充足，能够有效支持模型学习与泛化能力的提升。测试集虽无验证集，但数量适中，可用于评估模型在未见场景下的检测性能，确保模型在实际应用中的稳定性与可靠性。

标注工作严格按照目标边界框规范执行，所有鸟类均被准确框选，标注框紧贴物体轮廓，无明显偏移或遗漏现象。各类别标签统一且一致，标注质量高，具备良好的可复用性与一致性，为后续模型训练提供了可靠的数据支撑。

该数据集适用于野生动物监测、动物园智能管理、鸟类保护研究以及家庭宠物识别等多个领域，尤其适合在自然保护区、城市公园、科研机构等场景中部署，助力实现对鸟类行为的自动化识别与长期跟踪，推动生态保护与智能监控技术的深度融合。

实现对鸟类行为的自动化识别与长期跟踪，推动生态保护与智能监控技术的深度融合。

数据集下载

复制代码

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