YOLOv11纸质手提袋目标检测数据集 数据集基本信息目标类别 [‘bag’]中文类别[‘包’]训练集26 张验证集7 张测试集4 张总计37 张 data.yaml 配置信息该数据集提供了data.yaml文件内容如下train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:1names:[bag]️ 标注可视化 数据集分析该数据集聚焦于室内环境中对包类物品的精准识别拍摄场景涵盖地面放置、移动机器人周边及日常活动区域真实还原了安防监控中常见的物品分布状态。数据集中包的形态多样包含不同图案与摆放角度充分体现了实际应用中的复杂性与挑战性具备较高的实用价值与研究意义。该数据集在训练、验证与测试集的划分上结构合理训练集包含26张图像验证集7张测试集4张共计37张样本数量虽有限但分布均衡能够有效支持模型训练与性能评估。各阶段数据覆盖了不同的视角与背景条件确保模型具备良好的泛化能力。标注工作严格按照规范执行所有目标均以绿色边界框清晰标出标注位置准确边界紧贴物体轮廓未出现漏标或误标现象。标注一致性高标签与实际物体高度匹配为后续模型学习提供了高质量的监督信号。该数据集适用于智能安防、无人巡检、仓储物流等领域的物品识别任务尤其适合部署于商场、机场、办公场所等需要实时监测可疑物品的场景。其真实环境下的数据采集方式有助于提升系统在复杂背景下的鲁棒性推动自动化安全监控系统的落地应用。集方式有助于提升系统在复杂背景下的鲁棒性推动自动化安全监控系统的落地应用。数据集下载参考小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticketHHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc