岩石分类数据集9种 | 目标检测 | 自然环境

【岩石分类数据集9种 | 目标检测 | 自然环境】

本数据集面向岩石分类9种场景的目标检测任务，涵盖15个检测类别，总计2,162张标注图像。数据集适用于自然环境领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：岩石分类数据集9种
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：2,162 张
• 标注类别：15 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含15个检测类别，各类别标注分布如下：

• surface of heart（surface of heart）— 1,088 个标注实例
• right ventricle（right ventricle）— 860 个标注实例
• left ventricle（left ventricle）— 851 个标注实例
• mitral valve（mitral valve）— 843 个标注实例
• tricuspid valve（tricuspid valve）— 806 个标注实例
• aorta（aorta）— 740 个标注实例
• pulmonary trunk（pulmonary trunk）— 682 个标注实例
• right atrium（right atrium）— 563 个标注实例
• left atrium（left atrium）— 507 个标注实例
• aortic valve（aortic valve）— 433 个标注实例
• pulmonary valve（pulmonary valve）— 404 个标注实例
• left atrial appendage（left atrial appendage）— 350 个标注实例

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 环境监测与生态保护
2. 遥感影像分析
3. 自然资源调查

数据集特点

• 数据集包含 2,162 张标注图像，覆盖 15 个检测类别
• 标注格式为 YOLO TXT，坐标归一化至 [0, 1] 区间
• 适用于 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等主流目标检测框架
• 累计标注实例 8,703 个，标注质量高

获取方式

数据集持续整理中，如需获取请关注本站后续更新。

🏷️ 标签

#自然环境 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉