176张人物玩手机(YOLO)训练数据集和标记文件
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“人物玩手机”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。
├── 人物玩手机.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文件包含了人物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——人物玩手机。
应用场景
这套数据集特别适用于想要测试或初步训练人物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
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利用此数据集，踏上您的目标检测之旅，探索人工智能在日常生活行为监控中的应用吧！