本数据集含3600张真实农田图像，覆盖秋黏虫、果蝇、红蜘蛛等12类常见虫害（含蚯蚓等益虫），YOLO格式标注，支持YOLOv8/RT-DETR等主流模型。适用于智能监测、无人机巡检与精准施药，助力农业病虫害早期识别与数字化防控

本数据集含2500张真实水下图像，涵盖11类废弃渔具（如鱼笼、绳索、渔网）与海洋垃圾（轮胎、木材等），支持YOLO等目标检测模型训练。专为应对水下光学退化、目标遮挡、尺度多变等挑战构建，标注精细、结构规范、开箱即用，助力ROV/AUV智能巡检与海洋生态治理。

讯飞星辰MaaS平台推出限时免费活动，开放Qwen3.6-35B-A3B等模型的API调用权限，解决开发者Token焦虑问题。该活动持续至本月底，提供不限量调用，支持主流AI工具接入。 关键亮点： 完全免费使用Qwen3.6模型（原生多模态、强编程能力） 简单三步配置：注册平台→创建应用→接入Agent框架 兼容OpenAI API标准，支持各类开发场景 实测响应快、稳定性好，适合代码生成/调试等

本数据集含17000张夜间野生动物图像，覆盖17类动物（如东北虎、黑熊、赤狐等），采用YOLO标准标注格式，专为YOLOv5-v10等模型训练优化，适用于生态监测、AI科研与教学。

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摘要 本文介绍了一个专为高压输电线路电力巡检设计的图像识别数据集，包含6类关键目标（电缆破损、绝缘子破损、正常电缆、正常绝缘子、杆塔和植被遮挡），共计2000张标注图像。数据集采用YOLO标准格式，已完成训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）划分。该数据集具有高质量标注、真实场景覆盖和多样化特点，可直接用于YOLO系列等目标检测模型的训练。文章详细说明了数据集结构、应用场景和使用指南

本数据集含1500+张无人机航拍农田图像，标注健康（healthy）与受胁迫（stressed）两类植株，YOLO格式，适配YOLOv5/v8/v9等模型。聚焦小目标、密集场景与复杂背景，助力智慧农业病害智能识别与预警。

本数据集含9978张无人机航拍图像，涵盖BRT、DOM、DST、GHM、HMN、LBT六类军事目标，YOLO格式标注，含训练/验证/测试集划分，专为YOLO等模型训练优化，适用于战场侦察、小目标检测与态势感知研究。

本文介绍了一个专为灾害救援场景设计的无人机航拍人体目标检测数据集。该数据集包含10000张高分辨率图像，覆盖地震废墟、洪水区域、火灾现场等多种灾害环境，采用YOLO格式标注。针对灾害救援中传统搜救方式效率低、风险大的痛点，该数据集支持训练深度学习模型快速定位受困人员，具有重要应用价值。数据集包含小目标、遮挡、复杂背景等挑战性场景，可用于提升模型在复杂环境下的检测能力。文中详细说明了数据集结构、标注

本数据集含6990张无人机航拍图像，专为YOLO系列模型优化，聚焦行人（person）单类高精度检测。涵盖城市道路、广场、景区等多场景，提供YOLO格式标注与标准目录结构，支持快速训练部署，助力公共安全、应急响应与城市管理智能化。