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目标检测数据集第088期

萌宠菠菠乐园
2026-01-01 23:44

目标检测数据集第088期-基于yolo标注格式的猪只类型识别检测数据集(含免费分享)

超实用猪只类型识别检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

3、应用场景

4、使用申明

目标检测数据集第088期-基于yolo标注格式的猪只类型识别检测数据集(含免费分享)

超实用猪只类型识别检测数据集分享，助力计算机视觉研究！ 1、背景

在现代化生猪养殖产业中，猪只品种的精准识别是育种管理、生长监测、疫病防控等环节的基础支撑。传统的猪只品种区分依赖人工观察，不仅效率低下、易受主观经验影响，还难以适应规模化养殖场景下的批量识别需求 —— 尤其是在仔猪分群、种猪选育等环节，人工识别的误差可能直接影响养殖效益与育种质量。

随着智慧养殖技术的发展，基于计算机视觉的猪只品种自动识别逐渐成为行业升级的关键方向，而高质量的标注数据集正是训练可靠识别模型的核心前提。本次介绍的猪只类型识别检测数据集，聚焦四类常见商品猪品种，为智慧养殖系统的开发提供了场景贴合、标注规范的样本资源，助力养殖产业向智能化、精细化转型。

2、数据详情 • 本数据集以规模化养殖场内的猪只为采集对象，核心信息如下： • 猪只类别

：共覆盖 4 类主流商品猪品种，分别为：

• berkshire（巴克夏猪）：优质黑毛猪品种，以肉质鲜美著称；• duroc（杜洛克猪）：红毛猪品种，生长速度快、饲料转化率高；• landrace（长白猪）：白猪品种，产仔数多、繁殖性能优异；• pietrain（皮特兰猪）：花色猪品种，瘦肉率高，是常见的杂交亲本之一。 • 数据规模

：数据集包含 6148 张 JPG 格式图像，配套 6149 个标签文件，按模型开发流程分为三个子集：

• 训练集：含 4393 张图像及对应的 4393 个标签文件，用于模型的基础参数训练；• 验证集：含 1255 张图像及对应的 1255 个标签文件，用于训练过程中模型效果的实时验证与调优；• 测试集

：含 500 张图像及对应的 500 个标签文件，用于最终评估模型的泛化性能；

三类数据集的配比符合深度学习模型开发的常规需求，可直接用于端到端的模型训练与测试。

• 场景覆盖：样本均采集自实际养殖场环境，涵盖了不同生长阶段（仔猪、育肥猪）、不同养殖密度（单栏单猪、单栏多猪）、不同光照条件（棚顶灯光、自然采光）的场景，同时包含猪只活动、休息等不同状态下的外观特征，充分还原养殖场景的多样性，帮助模型提升复杂环境下的识别稳定性。• 标注格式：采用工业界主流的 YOLO 格式标注文件（TXT 格式），每个图像对应独立的标注文件，文件内包含猪只品种的标签信息与目标边界框坐标，可直接适配 YOLO、Faster R-CNN 等主流目标检测模型的训练流程，降低数据集适配成本。

3、应用场景 • 该数据集可广泛应用于智慧养殖、畜牧育种、养殖管理等领域，核心应用方向包括： • 智慧养殖管理系统开发：基于数据集训练的识别模型，可部署在养殖场的栏位摄像头中，实现猪只品种的自动识别与分群统计，辅助养殖人员完成仔猪分栏、种猪选育等工作，替代人工识别，大幅提升养殖管理的效率与精准度。• 种猪育种辅助决策：在育种场中，模型可快速识别不同品种的种猪，结合生长数据（如体重、日增重）分析品种间的性能差异，为育种方案的优化提供数据支持，助力培育生长速度快、肉质优的杂交品种。• 养殖效益动态监测：通过识别不同品种猪只的存栏数量与生长状态，可自动统计各品种的饲料消耗、出栏周期等数据，量化分析不同品种的养殖效益，帮助养殖场调整品种布局，提升整体收益。• 畜牧行业科研支撑：可作为畜牧工程、计算机视觉交叉领域的基础数据，辅助研究者开展 “猪只品种与生长性能关联分析”“养殖场景下目标识别算法优化” 等课题研究，推动智慧养殖技术的创新。• 养殖人员培训工具：结合模型的识别结果，可制作猪只品种识别的可视化培训系统（如展示不同品种的外观特征与识别要点），帮助新手养殖人员快速掌握品种区分技能，降低培训成本。 4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

⭐数据获取说明

下方关注-VX回复关键词【猪只类型识别检测数据集】可查询yolo格式的猪只类型识别检测数据集的获取方式(提供下载地址)，感谢您，祝前程似锦！