v11扑克牌数字检测数据集8992张实测：标注质量与划分比例一览

YOLOv11扑克牌数字目标检测数据集

这套数据共 8992 张图，标了 15 个类别（零、一、十等）。划分已经做好：训练集 6295 张，验证集 1798 张，测试集 899 张。标签给了 YOLO 两种格式，data.yaml 里的路径也是配好的。下面按「数据长什么样 → 怎么训 → 怎么导出部署」的顺序过一遍，训练命令、关键超参和导出示例都是能直接复制跑的。

📊 数据集基本信息

目标类别： $'0', '1', '10', '11', '12', '13', '14', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'$
中文类别： $'零', '一', '十', '十一', '十二', '十三', '十四', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九'$
训练集：6295 张
验证集：1798 张
测试集：899 张
总计：8992 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: 15
names: ['0', '1', '10', '11', '12', '13', '14', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

🖼️ 标注可视化

数据集下载

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📝 数据集分析

YOLOv11扑克牌数字目标检测数据集

该数据集专注于扑克牌中的数字识别，通过在多样化场景下的拍摄，构建了一个高质量的训练样本集合。数据集涵盖了从室内桌面到户外自然环境的多种背景，确保了模型在不同光照和纹理条件下的鲁棒性。其核心检测目标为扑克牌上的数字，适用于需要精确数字识别的应用场景。

数据集包含总计8992张图片，其中训练集6295张、验证集1798张、测试集899张。这种分布比例符合机器学习中常见的划分标准，能够有效支持模型的训练、调优和性能评估。训练集提供了丰富的样本多样性，验证集用于监控模型过拟合情况，测试集则用于最终性能的客观衡量，整体分布设计合理且科学。

所有图像均经过精细标注，每个数字目标都被准确框选并分类。标注过程遵循统一的标准，确保了标签的精准性和一致性。多样化的背景和角度选择进一步提升了标注的复杂度和实用性，为模型学习数字的通用特征提供了可靠保障。

该数据集可广泛应用于智能娱乐设备、自动发牌系统以及数字识别相关研究领域。其高精度的数字识别能力能够满足游戏行业、安防监控以及自动化处理等多种场景的需求，具有显著的产业应用价值和社会经济效益。

小结

数据规模：共 8992 张，15 个类别（零、一、十），train/val/test 已划分
标签格式：YOLO，data.yaml 路径已配置，下载入口在「标注可视化」一节
起步建议：先用 YOLO26n + imgsz=416 跑一轮基线，看 mAP50 与 mAP50-95 的差距再决定提 imgsz 还是换更大模型

如果你的拍摄条件和这套数据差别大，先按文中的增强参数跑一轮，再判断是该补数据还是该调模型------换大模型在数据量没跟上之前通常是负优化。