YOLOv11室内办公环境包目标检测数据集
📊 数据集基本信息
- 目标类别： [‘bag’]
- 中文类别：[‘包’]
- 训练集：1809 张
- 验证集：0 张
- 测试集：23 张
- 总计：1832 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办公场景下的包类物品检测任务，涵盖多种类型包具在真实工作环境中的分布情况，包括背包、手提包、行李箱等。图像采集覆盖了多角度、多光照条件下的实际使用场景，具备高度的现实代表性，能够有效支持针对复杂室内环境中个人物品识别与管理的智能系统开发。
该数据集包含训练集1809张、测试集23张，共计1832张图像，整体分布结构合理，训练样本充足，能够充分支撑模型学习过程，测试集虽规模较小但具备代表性，可用于评估模型在实际场景中的泛化能力，满足典型目标检测任务的数据需求。
标注工作严格按照规范执行，所有目标均以精确边界框形式标注，标注框紧贴物体轮廓，未出现明显偏移或漏标现象，各类包具在不同姿态、遮挡和光照条件下均保持一致的标注标准，体现出较高的标注质量与一致性水平。
该数据集可广泛应用于智能安防监控、办公场所物品管理、人员行为分析等领域，尤其适用于需要对个人携带物品进行实时识别与追踪的场景，如企业办公室、会议室、校园教室等封闭空间的安全管理与自动化服务系统建设。
景，如企业办公室、会议室、校园教室等封闭空间的安全管理与自动化服务系统建设。
数据集下载
参考：小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc
