数据中国(data2.cn)数据集目录汇总了平台所有272+个YOLO计算机视觉数据集，按类别和应用领域分类整理。所有数据集均提供YOLO格式标注，注册登录后可免费下载。
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按任务类型分类
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目标检测数据集（253个）
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目标检测数据集使用边界框（bounding box）标注图像中的目标位置和类别，是YOLO模型训练最常用的数据集类型。标注格式为YOLO标准格式：class_id center_x center_y width height（归一化坐标）。
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实例分割数据集（25个）
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实例分割数据集使用多边形掩码（polygon mask）标注目标的精确轮廓，适用于需要像素级分割的任务。数据集同时提供YOLO格式标注和掩码图像。
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图像分类数据集（6个）
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图像分类数据集按类别组织图片，每张图片属于一个或多个预定义类别，适用于图像分类模型训练。
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按应用领域分类
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工业检测
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包括表面缺陷检测、设备识别、产品质量检测等数据集。典型数据集：集装箱表面缺陷检测（14,366张图）、桥梁锈蚀检测、配电网销钉缺陷检测等。
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智慧农业
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包括作物病害检测、害虫识别、果实检测等数据集。典型数据集：茶叶病害检测、番茄叶病害识别、桑蚕病害识别、柑橘品质检测等。
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医疗诊断
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包括医学影像、手术器械识别等数据集。典型数据集：手术刀具识别（14类，2110张图）、小刀检测等。
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交通安全
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包括车辆检测、交通标志识别、道路缺陷检测等数据集。典型数据集：压路机识别、水泥罐车检测、高压线异物检测等。
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安全监测
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包括火焰检测、安全帽检测、行为识别等数据集。典型数据集：小型火焰识别、火焰烟雾识别、安全帽检测、厂房内火灾检测等。
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生态保护
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包括动植物识别、环境监测等数据集。典型数据集：松材线虫病航拍、小丑鱼-金鱼识别、水面垃圾识别等。
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数据集格式说明
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所有数据集均采用YOLO标准格式：
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- 标注文件：.txt格式，每行一个目标，格式为 class_id center_x center_y width height
- 坐标范围：所有坐标值归一化到[0,1]范围（相对于图片宽高）
- 配置文件：data.yaml，包含 train/val/test 路径、nc（类别数）、names（类别名称列表）
- 目录结构：images/ 和 labels/ 目录，按 train/val/test 分割
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快速开始
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- 使用 YOLOv8 训练：yolo train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=100
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