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原创 YOLO目标检测数据集大全【数据集+训练好的模型+训练检测教程】（持续更新）
本文提供了一系列可直接用于YOLO目标检测训练的开源数据集，包含几十上百种目标检测数据集。所有数据集均已划分训练集/验证集，部分包含测试集，采用标准YOLO格式（images源图+labels标注文件+classes.txt类别说明）。同时提供了YOLO目标检测从入门到实战的教程视频，适合计算机视觉开发者快速开展目标检测项目实践。
2026-01-31 00:06:59
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原创 【78】零售收银商品数据集(有v8/v11模型)/YOLO零售收银商品检测
本文介绍一个包含30000张标注图片的零售商品检测数据集，涵盖200个类别，按20983:4491:4526划分训练、验证和测试集。基于该数据集，训练了YOLOv8（mAP0.993）和YOLOv11（mAP0.995）模型，均表现优异。
2026-11-10 15:15:00
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原创 【77】松树病害数据集(有v8/v11模型)/YOLO松树病害检测
本文提供一个包含2057张标注图像的松树病害检测数据集，按1443:412:202划分训练、验证与测试集，类别为“bad_tree”（染病松树）。基于YOLOv8和YOLOv11模型训练，分别取得mAP0.844和mAP0.843，可直接用于目标检测任务。
2026-11-06 10:49:08
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原创 【76】无人机视角车辆数据集(有v5/v8模型)/YOLO无人机视角车辆检测
本文提供一个包含8626张标注图片的无人机视角车辆检测数据集，涵盖公交车、小轿车、货车、厢式货车四类，按6900:1726划分训练与验证集。基于YOLOv5s和YOLOv8n训练100轮，分别获得mAP0.608和mAP0.591，模型可直接用于目标检测任务。
2026-11-04 16:30:55
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原创 【75】垃圾分类数据集(有v5/v8模型)/YOLO垃圾分类检测
本文提供一个包含4147张标注图片的垃圾分类数据集，涵盖6类垃圾（生物、纸张、塑料、其他、电池、金属），按3317:830划分训练与验证集。基于YOLOv5（mAP 0.887）和YOLOv8（mAP 0.865）训练的模型已发布，可直接用于目标检测任务。
2026-11-03 11:17:51
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原创 【74】水稻病害数据集(有v5/v8模型)/YOLO水稻病害检测
本文提供一个包含2183张标注图片的水稻病害数据集，涵盖四种病害类别（白叶枯病、草丛矮缩病、稻瘟病、东格鲁病毒病），按1746:437划分训练与验证集。基于YOLOv5和YOLOv8模型的训练结果表明，mAP分别达0.901和0.914，具备良好检测性能。
2026-11-02 12:02:20
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原创 【73】墙壁建筑缺陷数据集(有v5/v8模型)/YOLO墙壁建筑缺陷检测
本文介绍了一个用于目标检测的墙壁建筑缺陷数据集，包含1522张已标注图片，划分为1217张训练集和305张验证集。数据集涵盖8类缺陷：裂缝、分层/脱层、钢筋外露、锈迹、剥落/掉块、瓷砖裂缝、瓷砖脱层和瓷砖缺失，并提供标注txt文件。作者使用该数据集训练了YOLOv5和YOLOv8模型，分别达到0.654和0.661的mAP值。
2026-06-16 18:01:06
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原创 【72】水上垃圾数据集(有v5/v8模型)/YOLO水上垃圾检测
本文介绍了一个水上垃圾检测数据集及其训练结果。数据集包含6048张已标注图片，分为9类（如铝罐、塑料瓶等），按4838:1210划分训练集和验证集。使用YOLOv5和YOLOv8模型训练100轮后，分别达到mAP 0.978和0.980的准确率。
2026-06-08 20:07:42
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原创 【71】缝线缺陷数据集(有v5/v8模型)/YOLO缝线缺陷检测
本文介绍了一个缝线缺陷检测数据集及预训练模型。数据集包含1884张已标注图片，分为5类缺陷（断线/正常/重叠针迹/跳针/针痕），按1507:377划分训练集和验证集。提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型，其中YOLOv5模型（yolov5s.pt）训练100轮达到mAP 0.866，YOLOv8模型（yolov8n.pt）训练100轮达到mAP 0.854。
2026-06-07 17:48:50
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原创 【70】室内物品数据集(有v5/v8模型)/YOLO室内物品检测
本文介绍了一个包含4315张标注图片的室内物品检测数据集，已划分为3452张训练集和863张验证集。数据集涵盖10类常见家居物品（如电视机、床、椅子等），标注格式为txt。作者提供了基于YOLOv5（mAP 0.879）和YOLOv8（mAP 0.870）的预训练模型结果，均训练100轮。
2026-05-01 18:02:33
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原创 【69】果蔬新鲜度数据集(有v5/v8模型)/YOLO果蔬新鲜度检测
本文介绍了一个用于目标检测的果蔬新鲜度数据集，包含8666张已标注图片，按7:1比例划分为训练集（6932张）和验证集（1734张）。数据集涵盖20个类别，包括10种新鲜水果蔬菜（如苹果、香蕉等）及其对应的腐烂状态。同时提供了YOLOv5和YOLOv8两种模型的训练结果，分别达到0.917和0.924的mAP值。
2026-04-30 13:24:00
343
原创 【68】无人机视角行人数据集(有v5/v8模型)/YOLO无人机视角行人检测
本文介绍了一个无人机视角的行人检测数据集，包含6186张已标注图片，按4948:1238划分训练集和验证集。数据集仅包含person类别，适用于目标检测任务。同时提供了YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果：YOLOv5s.pt模型训练100轮达到mAP0.484，YOLOv8n.pt模型训练100轮达到mAP0.443。该数据集可用于无人机视角下的行人检测算法开发与优化。
2026-04-18 15:54:38
187
原创 【67】手机数据集(有v5/v8模型)/YOLO手机检测
本文介绍了一个手机检测数据集，包含5024张已标注图片，分为4019张训练集和1005张验证集。数据集适用于目标检测任务，仅包含cellPhone一个类别。同时提供了YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果：YOLOv5s模型训练100轮达到mAP 0.844，YOLOv8n模型训练100轮达到mAP 0.786。
2026-04-15 13:01:44
165
原创 【66】光伏板缺陷数据集(有v5/v8模型)/YOLO光伏板缺陷检测
本文介绍了一个包含10,100张已标注图片的光伏板缺陷检测数据集，划分为8,080张训练集和2,020张验证集。数据集包含四类缺陷：覆盖物(over)、裂缝(crack)、灰尘(dust)和正常(normal)。基于该数据集，使用YOLOv5和YOLOv8模型进行训练，分别获得0.728和0.765的mAP值。文
2026-03-11 20:17:47
353
原创 【65】扑克牌数据集(有v5/v8模型)/YOLO扑克牌检测
本文介绍了一个包含10,100张标注图片的扑克牌数据集，涵盖52种不同花色和点数的扑克牌类别（如梅花10、方块A等）。数据集已按8,080:2,020比例划分训练集和验证集，可直接用于目标检测任务。同时提供了基于YOLOv5（mAP 0.995）和YOLOv8（mAP 0.995）的预训练模型结果，均训练100轮。
2026-03-11 12:01:57
842
原创 【64】杂草数据集(有v5/v8模型)/YOLO杂草检测
本文介绍了一个包含4203张已标注图片的杂草检测数据集，其中训练集3362张、验证集841张。数据集采用YOLOv5和YOLOv8模型进行训练，均取得优异结果：YOLOv5模型（基于yolov5s.pt预训练）mAP达0.993，YOLOv8模型（基于yolov8n.pt预训练）mAP为0.985。文中展示了样本图片和训练结果曲线图。该数据集可直接用于目标检测任务。
2026-03-10 22:44:09
161
原创 【63】x光行李违禁物品数据集(有v5/v8模型)/YOLOx光行李违禁物品检测
本文介绍了一个X光行李违禁物品检测数据集，包含3771张已标注图片，划分为3016张训练集和755张验证集。数据集涵盖5类违禁物品：枪、刀、钳子、剪刀和扳手。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的训练结果，两者均达到0.95以上的mAP值。YOLOv5使用yolov5s.pt预训练模型训练100轮后mAP为0.956，YOLOv8使用yolov8n.pt预训练模型训练100轮后mAP为0.955。
2026-03-10 13:06:02
359
原创 【62】饮料容器数据集(有v5/v8模型)/YOLO饮料容器检测
本文介绍了一个包含6519张标注图片的饮料容器检测数据集，划分为5215张训练集和1304张验证集。数据集涵盖9类常见饮料容器，包括玻璃瓶、塑料瓶、各类杯子等。基于该数据集，作者训练了YOLOv5和YOLOv8模型，分别达到0.961和0.963的mAP值。
2026-03-05 14:03:51
419
原创 【61】水下生物数据集(有v5/v8模型)/YOLO水下生物检测
本文介绍了一个包含638张已标注图片的水下生物数据集，涵盖7种海洋生物类别（鱼、水母、企鹅等）。数据集已划分为510张训练集和128张验证集，可直接用于目标检测训练。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型达到0.788的mAP值，YOLOv8模型达到0.780的mAP值。
2026-02-13 10:55:32
246
原创 【60】垃圾桶满溢数据集(有v5/v8模型)/YOLO垃圾桶满溢检测
本文介绍了一个用于目标检测的垃圾桶满溢数据集，包含3349张已标注图片，分为训练集（2679张）和验证集（670张）。数据集涵盖三类目标：满溢(overflow)、垃圾(garbage)和垃圾桶(garbage_bin)。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型达到mAP 0.924，YOLOv8模型达到mAP 0.919。该数据集可直接用于目标检测模型的训练和验证。
2026-02-12 20:50:02
586
原创 【59】无人机红外视角人车数据集(有v5/v8模型)/YOLO无人机红外视角人车检测
本文介绍了一个包含2371张标注图片的无人机红外视角数据集，划分为2071:196:104的训练集、验证集和测试集，可直接用于目标检测训练。数据集包含车辆、摩托车、行人和卡车4个类别。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型达到0.827的mAP值，YOLOv8模型达到0.790的mAP值。
2026-02-12 09:24:07
279
原创 【58】舌象数据集(有v5/v8模型)/YOLO舌象检测
本文介绍了一个包含1472张已标注图片的舌象数据集，划分了1177张训练集和295张验证集，适用于目标检测训练。数据集包含5类舌象：镜面舌、白腻苔、薄白苔、黄腻苔和灰黑苔。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，YOLOv5模型mAP为0.691，YOLOv8模型mAP达0.700。
2026-02-11 17:26:15
264
原创 【57】葡萄叶片病害数据集(有v5/v8模型)/YOLO葡萄叶片病害检测
本文介绍了一个葡萄叶片病害检测数据集，包含1000张已标注图片，分为训练集（800张）和验证集（200张）。数据标注了三种病害：腐烂洞、麻疹和枯萎病。基于该数据集，作者分别使用YOLOv5和YOLOv8模型进行训练，其中YOLOv5模型达到0.819的mAP值，YOLOv8模型达到0.849的mAP值。
2026-02-11 13:46:57
293
原创 【56】渣土车数据集(有v5/v8模型)/YOLO渣土车检测
本文介绍了一个用于渣土车检测的数据集及训练模型。数据集包含2694张已标注图片，分为2155张训练集和539张验证集。使用YOLOv5和YOLOv8模型训练后分别获得0.954和0.956的mAP值。适用于目标检测任务开发。
2026-02-09 13:02:40
395
原创 【55】玉米病虫害数据集(有v5/v8模型)/YOLO玉米病虫害检测
本文介绍了玉米病虫害检测数据集及训练好的YOLO模型。数据集包含17729张标注图片，涵盖11种玉米病虫害类别，划分为训练集(12410)、验证集(3546)和测试集(1773)。已训练好的YOLOv5模型(mAP0.890)和YOLOv8模型(mAP0.895)均基于100轮训练获得。
2026-02-06 09:16:35
825
原创 【54】农作物虫害数据集(有v5/v8模型)/YOLO农作物虫害检测
本文介绍了一个包含4559张图片的农作物虫害检测数据集，涵盖11类常见虫害（如象甲科、飞虱科等）。数据集已划分为训练集（3647张）、验证集（455张）和测试集（457张），可直接用于目标检测训练。同时提供了YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型mAP达0.910，YOLOv8模型mAP为0.895。
2026-01-22 13:06:46
657
原创 【53】挖掘机数据集(有v5/v8模型)/YOLO挖掘机检测
本文介绍了一个挖掘机检测数据集及训练好的YOLO模型。数据集包含4327张已标注图片，划分为训练集3022张、验证集870张和测试集435张。使用YOLOv5和YOLOv8分别训练100轮后，模型表现优异：YOLOv5的mAP达到0.957，YOLOv8的mAP为0.952。
2026-01-20 16:33:38
459
原创 【52】螺栓螺母数据集(有v5/v8模型)/YOLO螺栓螺母检测
螺栓螺母检测数据集及模型介绍：包含420张已标注图片，分为螺栓和螺母两类，训练集/验证集比例为336:84。提供YOLOv5和YOLOv8两种训练好的模型结果，均达到mAP0.994的高精度。
2026-01-19 14:57:16
502
原创 【51】番茄成熟度数据集(有v5/v8模型)/YOLO番茄成熟度检测
本文介绍了一个番茄成熟度检测数据集，包含804张已标注图片，划分为643张训练集和161张验证集。数据集包含6种类别：成熟大果、半熟大果、未熟大果、成熟小果、半熟小果和未熟小果。基于该数据集，作者使用YOLOv5和YOLOv8模型进行了训练，分别达到0.886和0.882的mAP值。
2026-01-19 10:13:34
614
原创 【50】背包数据集(有v5/v8模型)/YOLO背包检测
本文介绍了一个包含1087张已标注图片的背包检测数据集，分为869张训练集和218张验证集。数据集采用YOLOv5和YOLOv8模型进行训练，其中YOLOv5模型使用yolov5s.pt预训练，达到mAP 0.738；YOLOv8模型使用yolov8n.pt预训练，达到mAP 0.700。该数据集可直接用于目标检测任务。
2026-01-17 17:33:28
402
原创 【49】脑瘤数据集(有v5/v8模型)/YOLO脑瘤检测
本文介绍了用于脑瘤检测的数据集及训练好的YOLO模型。数据集包含3064张已标注图片，分为垂体瘤、脑膜瘤和神经胶质瘤三类，并按2451:613划分训练集和验证集。同时提供了YOLOv5和YOLOv8两种训练好的模型，其中YOLOv5模型mAP达0.935，YOLOv8模型mAP达0.936。
2026-01-15 20:25:04
293
原创 【48】无人机数据集(有v5/v8模型)/YOLO无人机检测
本文介绍了一个无人机检测数据集，包含9229张已标注图片，分为训练集（6461张）和验证集（2768张）。数据集提供YOLOv5和YOLOv8两种模型的训练结果：YOLOv5模型在100轮训练后达到mAP 0.965，YOLOv8模型达到mAP 0.970。
2026-01-15 10:54:34
264
原创 【47】飞机数据集(有v5/v8模型)/YOLO飞机检测
本文介绍了一个包含1000张已标注图片的飞机检测数据集，按750:200:50划分为训练集、验证集和测试集。数据集可直接用于目标检测训练，类别为"airplane"。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型mAP为0.892，YOLOv8模型mAP为0.893。
2026-01-12 16:14:49
430
原创 【46】骰子数据集(有v5/v8模型)/YOLO骰子点数检测
本文介绍了骰子点数检测数据集及训练模型。数据集包含705张已标注图片，按564:141划分为训练集和验证集，涵盖1-6点骰子类别。提供YOLOv5和YOLOv8两种训练好的模型结果，均达到mAP0.995的准确率。其中YOLOv5使用yolov5s.pt预训练模型训练100轮，YOLOv8使用yolov8n.pt预训练模型训练100轮。
2026-01-11 19:03:28
363
原创 【45】俯拍视角车辆数据集(有v5/v8模型)/YOLO俯拍视角车辆检测
本文介绍了用于目标检测的俯拍视角车辆数据集，包含299张已标注图片，按239:60划分为训练集和验证集。数据集采用YOLOv5和YOLOv8模型训练，其中YOLOv5s.pt模型达到mAP0.994，YOLOv8n.pt模型达到mAP0.995。该数据集适用于俯拍视角下的车辆检测任务，包含完整的标注文件和预训练模型结果。
2026-01-09 23:00:58
301
原创 【44】苹果数据集(有v5/v8模型)/YOLO苹果检测
本文介绍了一个包含1822张苹果图片的目标检测数据集，已标注为txt格式并按1275:547划分训练集和验证集。使用YOLOv5-v7.0（mAP 0.961）和YOLOv8（mAP 0.960）模型进行训练，均取得了优异的检测效果。数据集可直接用于目标检测任务。
2026-01-09 16:15:51
480
原创 【43】遥感飞机数据集(有v5/v8模型)/YOLO遥感飞机检测
摘要：本文介绍了一个包含446张已标注图片的遥感飞机检测数据集，按356:90划分训练集和验证集。数据集提供YOLOv5和YOLOv8两种训练好的模型结果，其中YOLOv5模型mAP达0.967，YOLOv8模型mAP为0.959。
2026-01-09 10:49:23
388
原创 【42】猫狗数据集(有v5/v8模型)/YOLO猫狗检测
本文介绍了一个包含8640张标注图片的猫狗数据集，划分为6048张训练集和2592张验证集，包含猫和狗两种类别。提供了基于YOLOv5和YOLOv8的预训练模型结果，其中YOLOv5模型mAP达0.850，YOLOv8模型mAP达0.836。
2026-01-08 17:59:16
376
原创 【41】水果好坏数据集(有v5/v8模型)/YOLO水果好坏检测
本文介绍了一个包含5801张图片的水果检测数据集，涵盖5种水果（苹果、香蕉、芒果、橘子和草莓）的新鲜和腐烂状态共10个类别。数据集已按4060:1162:579比例划分为训练集、验证集和测试集，并配有标注文件。使用该数据集训练的YOLOv5和YOLOv8模型均取得优异表现，mAP分别达到0.944和0.945。
2026-01-08 15:09:00
749
原创 【40】交通标志数据集(有v5/v8模型)/YOLO交通标志检测
本文介绍了一个包含9738张已标注图片的交通标志检测数据集，划分为训练集(6793)、验证集(1949)和测试集(996)。数据集涵盖45类交通标志，包括限速、禁止、指示等多种类型。同时提供了基于YOLOv5和YOLOv8的训练结果，其中YOLOv5模型mAP为0.716，YOLOv8模型mAP达0.737。
2026-01-04 10:11:33
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