YOLOv11水上交通船艇目标检测数据集-2398张-Boat-1_2

YOLOv11水上交通船艇目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘boat’]
• 中文类别：[‘船’]
• 训练集：2097 张
• 验证集：200 张
• 测试集：101 张
• 总计：2398 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:['boat']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于各类船艇在真实水体环境中的视觉表现，涵盖多种航行状态与视角，包括航拍俯视、侧向行驶及近景特写，全面覆盖了从小型快艇到大型货轮的多样化船型。数据采集场景广泛分布于开阔海域、湖泊、河流及港口区域，具备丰富的光照条件与背景复杂度，能够有效支持高精度船艇识别模型的训练与优化，为水上交通管理与智能监控提供坚实的数据基础。

该数据集在样本划分上遵循科学比例，训练集包含2097张图像，验证集为200张，测试集为101张，总计2398张。此分布结构确保了模型在充分学习基础上具备良好的泛化能力，同时验证与测试集规模合理，可有效评估模型性能稳定性与鲁棒性，满足深度学习任务对数据集划分的专业要求。

标注工作严格按照目标边界框规范执行，所有船艇均被精确框选，标注框紧贴物体轮廓，无明显偏移或漏标现象。多角度、多尺度的标注覆盖了不同大小、姿态和遮挡情况下的船体形态，体现出高度一致性和专业水准，为后续模型训练提供了高质量的监督信号。

该数据集适用于海洋交通监管、港口安防监控、水上救援调度以及航道智能巡检等多个领域，尤其适合部署于海事执法系统、无人船导航平台及智慧航运管理系统中，助力实现对水上移动目标的实时感知与高效管理，推动水上交通安全智能化升级。
中，助力实现对水上移动目标的实时感知与高效管理，推动水上交通安全智能化升级。

数据集下载

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