YOLOv11野生动物园大型猫科动物目标检测数据集-8075张-Animal-detection-yolov8-1

YOLOv11野生动物园大型猫科动物目标检测数据集

📊 数据集基本信息

目标类别： $'Bird', 'Cat', 'Cross-Cattle', 'Dog', 'Elephant', 'Houseplant', 'Human-beard', 'Human-ear', 'Human-eye', 'Human-face', 'Human-hand', 'Human-head', 'Human-leg', 'Human-mouth', 'Human-nose', 'Insect', 'Jeans', 'Land-vehicle', 'Lemon', 'Loveseat', 'Mammal', 'Man', 'Marine-mammal', 'Motorcycle', 'nail', 'Paddle', 'Pen', 'Person', 'Picture-frame', 'Pig', 'Pillow', 'Plant', 'Plate', 'Platter', 'Poster', 'Printer', 'Rabbit', 'Sculpture', 'Seat-belt', 'Shelf', 'Sink', 'Stairs', 'Swimming-pool', 'Swimwear', 'Tap', 'Teddy-bear', 'Tennis-ball', 'Tikus', 'Tire', 'Toy', 'Tree', 'Vehicle', 'bunny', 'cattle', 'leopard', 'lion', 'rat', 'tiger'$
中文类别： $'鸟', '猫', '牛', '狗', '大象', '室内植物', '胡须', '耳朵', '眼睛', '人脸', '手', '头部', '腿', '嘴', '鼻子', '昆虫', '牛仔裤', '陆地车辆', '柠檬', '双人沙发', '哺乳动物', '男性', '海洋哺乳动物', '摩托车', '指甲', '桨', '钢笔', '人', '相框', '猪', '枕头', '植物', '盘子', '托盘', '海报', '打印机', '兔子', '雕塑', '安全带', '架子', '水槽', '楼梯', '游泳池', '泳装', '水龙头', '泰迪熊', '网球', '老鼠', '轮胎', '玩具', '树', '车辆', '兔子', '牛', '豹', '狮子', '老鼠', '老虎'$
训练集：6951 张
验证集：692 张
测试集：432 张
总计：8075 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: 58
names: ['Bird', 'Cat', 'Cross-Cattle', 'Dog', 'Elephant', 'Houseplant', 'Human-beard', 'Human-ear', 'Human-eye', 'Human-face', 'Human-hand', 'Human-head', 'Human-leg', 'Human-mouth', 'Human-nose', 'Insect', 'Jeans', 'Land-vehicle', 'Lemon', 'Loveseat', 'Mammal', 'Man', 'Marine-mammal', 'Motorcycle', 'nail', 'Paddle', 'Pen', 'Person', 'Picture-frame', 'Pig', 'Pillow', 'Plant', 'Plate', 'Platter', 'Poster', 'Printer', 'Rabbit', 'Sculpture', 'Seat-belt', 'Shelf', 'Sink', 'Stairs', 'Swimming-pool', 'Swimwear', 'Tap', 'Teddy-bear', 'Tennis-ball', 'Tikus', 'Tire', 'Toy', 'Tree', 'Vehicle', 'bunny', 'cattle', 'leopard', 'lion', 'rat', 'tiger']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于野生动物园场景下的大型猫科动物识别，涵盖老虎、狮子、豹等典型物种，结合自然栖息环境与人工饲养环境的多角度拍摄，具备高度真实性和多样性。图像内容清晰呈现动物形态特征与行为状态，为复杂背景下的目标检测任务提供了高质量视觉样本，具有显著的生态监测与动物保护应用价值。

该数据集在训练、验证与测试集之间实现了科学合理的分布，训练集包含6951张图像，验证集692张，测试集432张，总量达8075张，确保了模型训练的充分性与评估的可靠性。各阶段数据比例协调，能够有效支持模型迭代优化与性能验证，满足深度学习任务对数据规模与结构的严格要求。

标注工作严格按照规范执行，所有目标均通过精确边界框进行定位，标注覆盖全面且边界清晰，尤其在动物面部细节、身体轮廓及遮挡情况处理上表现出高水准的专业性。标注一致性良好，未发现明显错标或漏标现象，整体标注质量达到行业领先水平，为后续算法训练提供坚实基础。

该数据集可广泛应用于动物园智能监控、野生动物保护、濒危物种识别等领域，支持自动化动物行为分析、种群数量统计与异常活动预警等实际需求。其丰富的物种多样性与真实场景覆盖能力，也为科研机构、环保组织及智慧园区建设提供了可靠的数据支撑，推动生态保护与智能化管理深度融合。

保组织及智慧园区建设提供了可靠的数据支撑，推动生态保护与智能化管理深度融合。

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