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红外目标检测数据集核心信息解析

类别与指标

lasses (4) 类别（4）
bicycle
自行车
car
汽车
dog
狗
person
人
Metrics 指标
mAP@5050%交并比下的平均精度均值 
99.4%
Precision 精确率 
98.7%
Recall 召回率 
98.5%

数据集核心信息速览表

数据集类别：聚焦红外场景核心检测对象

该数据集专门针对红外图像场景设计，核心类别围绕四类常见目标展开。无论是交通场景中的自行车与汽车，还是日常环境里的狗与行人，都精准覆盖了红外技术常需识别的关键对象，为特定场景下的检测任务提供针对性数据。

数据集数量：兼顾规模与实用性的配置

图像数量达 1038 张，既能满足基础模型训练对数据量的需求，又避免了大规模数据带来的处理负担。同时配套 1 个数据集和 1 个模型，形成 “数据 + 模型” 的基础组合，省去了从零构建数据集和训练初始模型的步骤，实用性较强。

#AI避障识别#红外目标检测数据集#红外小目标检测数据集#红外车辆行人识别数据集#Yolo格式数据集 第10217期

合作事宜

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