叉子数据集 | 目标检测 | 人工智能

【叉子数据集 | 目标检测 | 人工智能】

本数据集面向叉子场景的目标检测任务，涵盖14个检测类别，总计429张标注图像。

检测类别与标注分布

数据集包含以下14个检测类别：

• banana（香蕉）
• cereal box（cereal box）
• sofa（sofa）
• chair（椅子）
• onion（onion）
• A red apple（A red apple）
• potato chip（potato chip）
• instant noodle（instant noodle）
• fork（叉子）
• water bottle（water bottle）
• A softdrink bottle（A softdrink bottle）
• milk carton（milk carton）
• table（table）
• chocolate（chocolate）

技术规格

• 图片数量：429张
• 类别数量：14个
• 任务类型：目标检测
• 数据格式：YOLOv8
• 数据来源：Roboflow Universe

应用场景

该数据集适用于叉子相关的计算机视觉应用，包括但不限于智能监控、自动化检测、学术研究等场景。数据集已按YOLOv8格式标注，可直接用于模型训练和评估。

获取方式

通过百度网盘获取完整数据集，