目标检测-猫狗检测数据集-1000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPU(GPUs)

● 数据集介绍：猫狗检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如奔跑猫狗数据、睡觉猫狗数据、散步猫狗数据、坐着的猫狗数据、趴着的猫狗数据、不同品种猫狗数据等； ● 适用实际项目应用：公共场所监控或室内监控场景下猫狗检测项目，以及作为监控场景通用猫狗检测或动物检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ 目标检测是一种计算机视觉技术，它在图像中定位和识别出特定的对象，如猫和狗。这个数据集专门针对猫狗检测任务，包含了1000张高质量的真实场景图片，覆盖了各种猫狗行为和品种，如奔跑、睡觉、散步、坐着、趴着等，非常适合应用于公共场所或室内监控场景的猫狗检测系统。数据集的多样性确保了模型在训练后能够应对各种复杂环境和姿势的识别。 数据集的标注是关键部分，采用了labelimg这一专业标注工具，以保证标注的准确性。标注信息被保存为三种常用的目标检测数据集格式：VOC（xml）、COCO（json）和YOLO（txt）。这三种格式分别对应了PASCAL VOC、Microsoft COCO和YOLO（You Only Look Once）目标检测框架，使得该数据集可以方便地用于这些流行的深度学习算法的训练过程。 YOLO系列模型，特别是YOLOv8和YOLOv5，是快速且准确的目标检测模型。它们以实时处理速度和相对简单的架构而闻名。提供的一键训练脚本极大地简化了模型的训练流程，用户无需深入了解每个细节就能开始训练。脚本支持在GPU、CPU甚至Mac平台（M芯片）上运行，这意味着无论硬件配置如何，都能进行猫狗检测模型的训练。 训练示例中包含了博主的训练日志，这对于初学者来说是一份宝贵的参考资料。通过查看这些日志，用户可以了解训练过程中的参数调整、损失函数变化和模型性能的提升，从而更好地理解和优化自己的训练过程。 资源的获取方式是通过百度网盘，链接和提取码在文末给出。为了获取这个猫狗检测数据集，用户需要访问提供的链接，并输入提取码下载包含数据集详细介绍和获取方式的PDF文件。 这个猫狗检测数据集是一个全面的资源，涵盖了从数据收集到模型训练的各个环节，对于开发和优化猫狗检测系统或者动物检测系统的开发者来说，是一个非常有价值的工具。无论是新手还是经验丰富的研究人员，都能从中获益。