YOLOv11野生动物栖息地老虎目标检测数据集-8079张-Animal-detection-yolov8-2

YOLOv11野生动物栖息地老虎目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘Bird’, ‘Cat’, ‘Dog’, ‘Elephant’, ‘Pig’, ‘Tikus’, ‘bunny’, ‘cattle’, ‘leopard’, ‘lion’, ‘rat’, ‘tiger’]
• 中文类别：[‘鸟’, ‘猫’, ‘狗’, ‘其他’, ‘其他’, ‘鼠’, ‘兔子’, ‘牛’, ‘豹’, ‘狮子’, ‘鼠’, ‘老虎’]
• 训练集：6955 张
• 验证集：692 张
• 测试集：432 张
• 总计：8079 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:12names:['Bird','Cat','Dog','Elephant','Pig','Tikus','bunny','cattle','leopard','lion','rat','tiger']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于自然与半自然环境中的大型猫科动物，特别是老虎的精准识别与定位，涵盖多种野外及人工饲养场景下的图像样本。通过多角度、多光照条件下的高质量图像采集，全面覆盖老虎在不同生态环境中的形态特征，为野生动物保护、生态监测及物种行为研究提供坚实的数据支撑。

该数据集包含训练集6955张、验证集692张、测试集432张，共计8079张图像，分布结构合理，能够有效支持模型训练过程中的参数优化与性能评估。训练集规模充足，确保模型具备良好的泛化能力；验证集与测试集比例适当，保障模型评估结果的客观性与可靠性。

标注工作严格按照目标边界框规范执行，所有核心检测目标如老虎、狮子、猫、狗、鸟等均实现高精度框选，标注清晰准确，无明显偏移或遗漏现象。图像中各类别目标在复杂背景下的区分度良好，标注一致性高，体现出专业的数据处理流程与严谨的质量控制标准。

该数据集可广泛应用于野生动物保护机构的物种监控系统、自然保护区的智能巡检平台以及动物园的动物行为分析项目中。其丰富的场景多样性与高质量标注特性，使其成为推动生物多样性研究与生态保护智能化的重要工具，具有显著的科研价值与实际应用前景。
生物多样性研究与生态保护智能化的重要工具，具有显著的科研价值与实际应用前景。

数据集下载

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