目标检测是计算机视觉的核心任务，而高质量数据集往往比模型结构更决定项目成败。针对蚊虫这类小目标，通用数据集难以满足需求，因为目标尺寸小、背景复杂，对标注格式和增强策略要求更高。YOLO与VOC作为两种主流标注格式，分别适配不同训练框架；数据增强通过几何变换、颜色扰动等手段扩充样本，能显著提升模型在小目标、多光照场景下的鲁棒性。在智能驱蚊设备、公共卫生监测等落地应用中，规范的多尺度数据集可直接用于训

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