sankalpa1998/cat-dog-yolo-dataset

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license: apache-2.0
task_categories:
- object-detection
tags:
- yolo
- vision
- biology
pretty_name: Cat and Dog YOLO Dataset
size_categories:
- n<1K
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# Cat and Dog Detection Dataset (YOLO Format)
This dataset is designed for training and evaluating object detection models, specifically **YOLOv8**, **YOLOv10**, or **YOLO11**, to identify cats and dogs in images.

## Dataset Structure
The dataset follows the standard YOLO object detection format:

- **images/**: Contains the raw images (`.jpg`, `.png`).
- **labels/**: Contains the corresponding bounding box annotations in `.txt` files.

### Annotation Format
Each label file contains annotations in the following format:
`<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>`

**Classes:**
- `0`: Cat
- `1`: Dog

## How to Use with Ultralytics
To use this dataset with the `ultralytics` library, create a `data.yaml` file pointing to this directory:

```yaml
path: ./dataset
train: images
val: images

names:
0: dog
1: cat
```

## Dataset Summary
- Total Images: 938
- Categories: Cat, Dog
- Format: YOLOv8 Text Format
- Purpose: Educational / Small-scale testing

## Maintenance
Developed and maintained by L.C. Sankalpa Lokuliyanage.

许可证：Apache-2.0
任务类别：
- 目标检测
标签：
- YOLO
- 计算机视觉
- 生物学
友好名称：猫狗YOLO数据集
样本量范围：n<1K

# 猫狗检测数据集（YOLO格式）
本数据集专为训练与评估目标检测模型设计，尤其适用于YOLO（You Only Look Once）v8、YOLOv10或YOLO11，用于识别图像中的猫与狗。

## 数据集结构
本数据集遵循标准YOLO目标检测格式：
- **images/**：存放原始图像（格式支持`.jpg`、`.png`）。
- **labels/**：存放对应的边界框标注文本文件。

### 标注格式
每个标注文件采用如下格式：
`<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>`

**类别说明：**
- `0`：猫
- `1`：狗

## 结合Ultralytics库使用方法
若要在`ultralytics`库中使用本数据集，请创建`data.yaml`配置文件并指向该数据集目录，示例配置如下：
yaml
path: ./dataset
train: images
val: images

names:
0: dog
1: cat

## 数据集概况
- 总图像数：938张
- 类别：猫、狗
- 格式：YOLOv8文本标注格式
- 用途：教学/小规模测试

## 维护信息
本数据集由L.C. Sankalpa Lokuliyanage开发并维护。