【亲测免费】 176张玩手机(YOLO)数据集含标记txt文件

数据集简介

本资源提供了一套专为训练目标检测模型设计的小型数据集，专注于“玩手机”行为的识别。数据集共计包含176张高清图片，这些图片涵盖了真实的使用手机场景，旨在帮助开发者或研究者在有限的数据范围内训练YOLO（You Only Look Once）或其他目标检测算法。

文件结构

数据集的组织方式清晰简洁，便于研究人员快速上手使用。

.
├── phone.txt          // 包含全局标记信息
└── train               // 训练图片及其标注目录
    ├── img             // 子目录，存放所有的png格式图像文件
    │   ├── img(1).png
    │   ├── img(10).png
    │   ├── ...
    │   └── img(99).png
    └── label           // 标注文件目录，对应每张图片的txt标记文件
        ├── img(1).txt
        ├── img(10).txt
        ├── ...
        └── img(99).txt

标注格式

每张图片对应的txt文件包含了玩手机目标的边界框信息，格式通常遵循YOLO的数据标注规范，例如：

<中心点x> <中心点y> <宽度> <高度> class_id

其中，坐标和尺寸值都是归一化的（介于0和1之间），class_id指定了目标类别，这里是单一类别——玩手机。

应用场景

这套数据集特别适用于想要测试或初步训练玩手机行为检测功能的项目。虽然规模较小，但对于简单的原型系统构建或教育目的来说，是个不错的入门资源。它同样适合那些需要小数据集进行概念验证的开发者。

获取与使用

请参照原始发布的CSDN博客文章获取详细信息和下载链接。在使用前，请确保遵守提供的版权指引和使用条款，尊重原作者的劳动成果。

开始您的目标检测之旅，利用此数据集探索人工智能在日常生活行为监控中的应用吧！

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