YOLOv11森林栖息地美洲红尾鸲目标检测数据集-497张-bird-1_3

YOLOv11森林栖息地美洲红尾鸲目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘american-redstart’]
• 中文类别：[‘美洲红尾鸲’]
• 训练集：348 张
• 验证集：99 张
• 测试集：50 张
• 总计：497 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:['american-redstart']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于自然生态环境中的鸟类识别任务，真实还原了美洲红尾鸲在林间枝干上的多种姿态与行为状态，涵盖静止、展翅等动态场景，具备高度的生态真实性与视觉多样性。图像采集环境为典型森林栖息地，背景复杂且光照条件多变，有效提升了模型在真实野外环境下的泛化能力，对野生动物监测与生态保护研究具有重要价值。

该数据集包含训练集348张、验证集99张、测试集50张，共计497张图像，分布结构合理，能够充分支持模型训练、调优与性能评估。训练样本数量充足，确保模型学习到丰富的特征表达；验证与测试集比例适中，保障评估结果的可靠性与代表性，整体数据划分符合标准机器学习流程要求。

标注工作严格遵循目标检测规范，所有美洲红尾鸲均被精确框选，边界框紧贴鸟体轮廓，覆盖不同角度、姿态及遮挡情况，标注一致性高，无明显偏移或遗漏现象。图像质量清晰，标注信息完整，为后续模型训练提供了高质量的监督信号，显著提升检测精度与鲁棒性。

该数据集可广泛应用于生态学研究、生物多样性监测、野生动物保护等领域，尤其适用于森林生态系统中的鸟类自动识别系统开发。其真实场景下的多姿态标注特性，使其成为构建高精度鸟类识别模型的理想基础资源，助力科研机构与环保组织实现自动化物种观测与种群统计。
识别模型的理想基础资源，助力科研机构与环保组织实现自动化物种观测与种群统计。

数据集下载

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