官方服务：
资源简介：
Fake dog poop for object detection
用于目标检测的仿真狗粪便
应用场景：
创建时间：
2020-03-04
相关数据集
Francesco/cloud-types
该数据集名为cloud-types，主要用于目标检测任务。数据集包含图像及其对象注释，图像数据包括图像ID、图像本身、宽度和高度，对象注释包括ID、面积、边界框和类别。数据集的语言为英语，大小为1K到10K之间，数据集的创建者是通过众包的方式，且数据集是单语言的。数据集的来源是原始的COCO数据集，存储在`dataset.tar.gz`中。数据集的许可证为cc，主页和联系信息也已提供。
Hugging Face2023-03-30 更新360
SFU-HW-Objects-v1: Object labelled dataset on raw video sequences
SFU-HW-Objects-v1 is a dataset of object labels for a set of raw video sequences. The dataset can be useful for the cases where both object detection accuracy and video coding efficiency need to be ev
DataCite Commons2026-04-21 更新310
SunDataset
这是一个包含4605张图像的太阳检测数据集，每张图像都标有太阳的位置。数据集分为训练集、验证集和测试集，适用于对象检测任务。图像标注采用COCO格式，数据集通过roboflow平台导出，并进行了预处理和数据增强。
Hugging Face2025-04-11 更新150
VisDrone 2019
“VisDrone2019 数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的 AISKYEYE 团队收集。基准数据集由 288 个视频片段组成，由 261,908 帧和 10,209 张静态图像组成，由各种无人机摄像机拍摄，涵盖 广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。 Visdrone_DET 是
OpenXLab310
