我的世界玩家检测数据集-v2.0

# Minecraft 玩家检测数据集 用于《我的世界》玩家目标检测的标准 YOLO 格式数据集。**过时了！请使用新版本** - **数据集标识**：`我的世界玩家检测数据集-v2.0` ## 数据集信息 | 项目 | 内容 | |------|------| | 版本 | v2.0 | | 任务 | 目标检测（单类别 `player`） | | 训练集 | 1027 张《我的世界》游戏截图（含负样本，无玩家画面） | | 验证集 | 15 张（独立，未参与训练） | | 图像分辨率 | 2880×1779（高分辨率游戏截图） | | 标注格式 | YOLO 格式（`class x_center y_center width height`） | | 类别 | `0: player` | | 训练集 | 1027 张《我的世界》游戏截图（含负样本，无玩家画面） | | 验证集 | 15 张（独立，未参与训练） | | 图像分辨率 | 2880×1779（高分辨率游戏截图） | | 标注格式 | YOLO 格式（`class x_center y_center width height`） | | 类别 | `0: player` | ## 目录结构 ``` 标准格式数据集/ ├── LICENSE # CC BY-NC 4.0 └── datasets/ ├── images/ │ ├── train/ # 1027 张 │ └── val/ # 15 张 ├── labels/ │ ├── train/ # 1027 个标注 │ └── val/ # 15 个标注 └── dataset.yaml # YOLO 训练配置 ``` ## 数据内容 - 数据来源为个人录制的《我的世界》实际游戏画面，覆盖多种场景：室内、野外、城镇，以及白天/黑夜、晴天/雨天等光照环境。 - 包含带 UI 元素的真实游戏截图，可提升模型在带界面真实场景下的泛化能力。 - 包含负样本（无玩家的游戏画面），用于降低误检。 ## 使用 ### 训练 ```bash yolo train data=datasets/dataset.yaml model=yolo26n.pt epochs=100 imgsz=640 batch=16 ``` `dataset.yaml` 内容： ```yaml path: /path/to/标准格式数据集/datasets train: images/train val: images/val names: 0: player ``` ### 验证 ```bash yolo val data=datasets/dataset.yaml model=模型权重/last.pt imgsz=640 ``` ## 许可证 本数据集以 **Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International**（CC BY-NC 4.0，署名-非商业）发布，全文见本目录 [LICENSE](LICENSE)（或 [在线全文](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)）。 主要内容要求： 1. **署名**：使用本数据集时须标注作者（Copyright (C) 2026 Aeeie1） 2. **非商业**：仅限非商业用途；如需商业使用请另行联系作者授权 3. **共享方式相同**：以相同许可共享衍生作品 ## 数据声明 - 数据集图像为个人录制的《我的世界》游戏截图，属个人采集数据，未包含第三方受版权保护的视频/频道素材。 - 游戏内容的使用请同时遵守 [Mojang / Microsoft 的游戏内容使用条款](https://www.minecraft.net/usage-guidelines)。 ## 参考 - [Ultralytics YOLO](https://github.com/ultralytics/ultralytics)（AGPL-3.0） - [CC BY-NC 4.0 全文](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)