YOLOv11室内生活场景包目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘bag’]
• 中文类别：[‘包’]
• 训练集：29 张
• 验证集：8 张
• 测试集：4 张
• 总计：41 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 1
names: ['bag']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于日常室内环境中各类包的识别与定位，涵盖多种颜色、款式和材质的背包与手提包，真实还原了家庭、校园及办公等典型生活场景下的物品分布特征，具备高度的实用性和代表性，为智能视觉系统在日常生活中的精准感知提供了可靠支撑。
该数据集包含训练集29张、验证集8张、测试集4张，共计41张图像，样本数量分配合理，能够有效支持模型的训练、调优与性能评估，确保算法在不同阶段均能获得充分的数据支持，保障模型泛化能力的稳定提升。
该数据集标注工作严谨规范，所有目标均通过可视化框选精确标注，边界清晰，类别划分准确，标注信息与图像内容高度一致，充分体现了高质量数据标注的标准，为后续模型学习提供了坚实基础。
该数据集可广泛应用于智能家居、零售商品识别、校园安防监控以及行李物品管理等领域，尤其适用于需要对个人随身物品进行快速识别与分类的智能化系统，具有显著的行业落地价值与推广前景。
物品进行快速识别与分类的智能化系统，具有显著的行业落地价值与推广前景。

数据集下载

参考：小郭AI日志
https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc