YOLOv11野生动物园大型猫科动物目标检测数据集-8075张-Animal-detection-yolov8-1
YOLOv11野生动物园大型猫科动物目标检测数据集
📊 数据集基本信息
- 目标类别： [‘Bird’, ‘Cat’, ‘Cross-Cattle’, ‘Dog’, ‘Elephant’, ‘Houseplant’, ‘Human-beard’, ‘Human-ear’, ‘Human-eye’, ‘Human-face’, ‘Human-hand’, ‘Human-head’, ‘Human-leg’, ‘Human-mouth’, ‘Human-nose’, ‘Insect’, ‘Jeans’, ‘Land-vehicle’, ‘Lemon’, ‘Loveseat’, ‘Mammal’, ‘Man’, ‘Marine-mammal’, ‘Motorcycle’, ‘nail’, ‘Paddle’, ‘Pen’, ‘Person’, ‘Picture-frame’, ‘Pig’, ‘Pillow’, ‘Plant’, ‘Plate’, ‘Platter’, ‘Poster’, ‘Printer’, ‘Rabbit’, ‘Sculpture’, ‘Seat-belt’, ‘Shelf’, ‘Sink’, ‘Stairs’, ‘Swimming-pool’, ‘Swimwear’, ‘Tap’, ‘Teddy-bear’, ‘Tennis-ball’, ‘Tikus’, ‘Tire’, ‘Toy’, ‘Tree’, ‘Vehicle’, ‘bunny’, ‘cattle’, ‘leopard’, ‘lion’, ‘rat’, ‘tiger’]
- 中文类别：[‘鸟’, ‘猫’, ‘牛’, ‘狗’, ‘大象’, ‘室内植物’, ‘胡须’, ‘耳朵’, ‘眼睛’, ‘人脸’, ‘手’, ‘头部’, ‘腿’, ‘嘴’, ‘鼻子’, ‘昆虫’, ‘牛仔裤’, ‘陆地车辆’, ‘柠檬’, ‘双人沙发’, ‘哺乳动物’, ‘男性’, ‘海洋哺乳动物’, ‘摩托车’, ‘指甲’, ‘桨’, ‘钢笔’, ‘人’, ‘相框’, ‘猪’, ‘枕头’, ‘植物’, ‘盘子’, ‘托盘’, ‘海报’, ‘打印机’, ‘兔子’, ‘雕塑’, ‘安全带’, ‘架子’, ‘水槽’, ‘楼梯’, ‘游泳池’, ‘泳装’, ‘水龙头’, ‘泰迪熊’, ‘网球’, ‘老鼠’, ‘轮胎’, ‘玩具’, ‘树’, ‘车辆’, ‘兔子’, ‘牛’, ‘豹’, ‘狮子’, ‘老鼠’, ‘老虎’]
- 训练集：6951 张
- 验证集：692 张
- 测试集：432 张
- 总计：8075 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:58names:['Bird','Cat','Cross-Cattle','Dog','Elephant','Houseplant','Human-beard','Human-ear','Human-eye','Human-face','Human-hand','Human-head','Human-leg','Human-mouth','Human-nose','Insect','Jeans','Land-vehicle','Lemon','Loveseat','Mammal','Man','Marine-mammal','Motorcycle','nail','Paddle','Pen','Person','Picture-frame','Pig','Pillow','Plant','Plate','Platter','Poster','Printer','Rabbit','Sculpture','Seat-belt','Shelf','Sink','Stairs','Swimming-pool','Swimwear','Tap','Teddy-bear','Tennis-ball','Tikus','Tire','Toy','Tree','Vehicle','bunny','cattle','leopard','lion','rat','tiger']🖼️ 标注可视化
📝 数据集分析
该数据集聚焦于野生动物园场景下的大型猫科动物识别，涵盖老虎、狮子、豹等典型物种，结合自然栖息环境与人工饲养环境的多角度拍摄，具备高度真实性和多样性。图像内容清晰呈现动物形态特征与行为状态，为复杂背景下的目标检测任务提供了高质量视觉样本，具有显著的生态监测与动物保护应用价值。
该数据集在训练、验证与测试集之间实现了科学合理的分布，训练集包含6951张图像，验证集692张，测试集432张，总量达8075张，确保了模型训练的充分性与评估的可靠性。各阶段数据比例协调，能够有效支持模型迭代优化与性能验证，满足深度学习任务对数据规模与结构的严格要求。
标注工作严格按照规范执行，所有目标均通过精确边界框进行定位，标注覆盖全面且边界清晰，尤其在动物面部细节、身体轮廓及遮挡情况处理上表现出高水准的专业性。标注一致性良好，未发现明显错标或漏标现象，整体标注质量达到行业领先水平，为后续算法训练提供坚实基础。
该数据集可广泛应用于动物园智能监控、野生动物保护、濒危物种识别等领域，支持自动化动物行为分析、种群数量统计与异常活动预警等实际需求。其丰富的物种多样性与真实场景覆盖能力，也为科研机构、环保组织及智慧园区建设提供了可靠的数据支撑，推动生态保护与智能化管理深度融合。
保组织及智慧园区建设提供了可靠的数据支撑，推动生态保护与智能化管理深度融合。
数据集下载
参考：小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc