猫只检测数据集

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• 2026-01-19 13:39

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猫只检测数据集-2781张图片-文章末添加wx领取数据集 点击查看-已发布目标检测数据集合集（持续更新） 猫只检测数据集介绍 数据集概览包含类别 应用场景 数据样本展示使用建议 数据集特色 商业价值 技术标签 YOLOv8 训练实战 1. 环境配置 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics 2. 数据准备2.1 数据标注格式（YOLO）2.2 文件结构示例2.3 创建 data.yaml 配置文件 3. 模型训练关键参数补充说明： 4. 模型验证与测试4.1 验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.2 推理测试图像 5. 自定义推理脚本（Python） 6. 部署建议

猫只检测数据集介绍

数据集概览

本项目是专注于猫只目标检测的计算机视觉数据集，共包含约 1,159 张图像，主要用于训练深度学习模型在家庭、收容所、户外等多种场景下精准识别和定位“猫”这一单一类别。该数据集覆盖不同品种、姿态、光照与背景环境，是构建宠物管理、智能安防、动物救助等应用的核心基础数据。

图像数量：2781 张类别数：1 类（cat）适用任务：目标检测（Object Detection）适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架 包含类别 类别英文名称描述猫cat检测画面中所有可见的家猫或流浪猫，无论其品种、颜色或所处环境

数据集涵盖从纯种猫到混种猫、从室内静卧到户外奔跑等多种真实生活场景，能够显著提升模型在复杂背景下的泛化能力与检测鲁棒性。

应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

智能宠物管理系统
自动识别家中宠物位置，支持喂食、清洁、活动记录等智能化管理。

流浪猫救助与统计
在社区、公园等区域自动识别并记录流浪猫分布，辅助动物保护组织进行救助与绝育工作。

智慧安防监控
在住宅或商铺监控中区分宠物与入侵者，降低误报率，提升安全系统智能化水平。

宠物店与收容所管理
实现多只猫咪的自动计数、行为监测与健康状态初步评估。

人宠互动研究
支持宠物行为学分析，如活动轨迹、休息时长、与人类互动模式等。

AI内容审核
用于社交媒体或电商平台自动识别含猫图片，进行内容分类或广告定向投放。

数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含多种真实生活场景下的图像：

多品种覆盖：涵盖短毛猫、长毛猫、无毛猫、暹罗猫、孟加拉豹猫等多种品种多姿态与行为：静卧、奔跑、跳跃、被抱起、打哈欠、舔毛等多样化动作多环境背景：室内沙发、窗台、地板；室外草地、街道、灌木丛等多光照条件：日间自然光、室内灯光、背光、阴影等复杂照明环境单只与群体：包含单猫特写及多猫同框的复杂场景，甚至与人同框

场景涵盖室内外、昼夜、不同季节与地理环境，数据多样性优异，特别适合训练高鲁棒性的猫只检测模型。

使用建议

数据预处理优化

统一输入尺寸（推荐640x640或832x832）以提升检测一致性应用针对性数据增强：随机亮度、对比度、模糊、遮挡模拟、视角旋转对小目标（远距离或蜷缩的猫）使用多尺度训练或特征金字塔网络（FPN）

模型训练策略

使用COCO或OpenImages预训练权重进行迁移学习考虑引入Soft-NMS或DIoU Loss提升密集或多猫场景检测效果针对低光照或逆光图像可进行专用数据增强或单独训练

实际部署考虑

边缘设备轻量化：模型剪枝、量化后部署至IPC摄像头或NVR设备实时性优先：优化推理速度，满足毫秒级响应需求误报抑制机制：结合背景建模或运动检测降低静态物体误检率

应用场景适配

AI摄像头集成：直接部署于现有安防摄像头系统移动端APP：支持现场拍照或视频流实时分析云端批处理：用于历史监控录像回溯与大数据分析

性能监控与改进

建立不同场景下的精度-召回率基准测试收集困难样本（恶劣天气、严重遮挡、低分辨率、相似物体干扰等）进行模型强化定期更新数据集以覆盖新型场景或特殊品种（如无毛猫、折耳猫）

数据集特色

高质量标注：专业标注团队确保猫体边界框准确、无遗漏场景多样性：涵盖家庭、收容所、街头、自然环境等多种真实生活场景时间跨度广：包含不同时间段拍摄的数据，适应全天候应用技术兼容性：支持主流深度学习框架和部署平台持续扩展：将新增特定品种、行为模式或特殊环境（如雨天、雪地）数据

商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

智能宠物设备商：提升智能喂食器、猫砂盆、摄像头的宠物识别能力动物保护组织：自动化流浪猫统计、救助资源分配与绝育计划制定安防设备厂商：降低家庭安防系统对宠物的误报警率宠物服务企业：用于线上宠物店、寄养平台的内容审核与用户画像构建科研与教育机构：用于动物行为学研究、计算机视觉教学与算法竞赛

技术标签

计算机视觉 目标检测 猫只识别 宠物管理 智能安防 YOLO 行为分析 边缘计算 动物救助 多场景检测

注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守相关隐私与动物保护规范，建议在实际部署前进行充分压力测试与人工复核。

YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选） python -m venv yolov8_env source yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_envScriptsactivate

bash

123

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

bash

1

2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

plaintext

1

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/

plaintext

1234567 2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets train: images/train val: images/val nc: 11 names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]

yaml

123456

3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train model=yolov8s.pt data=./data.yaml imgsz=640 epochs=50 batch=16 project=weed_detection name=yolov8s_crop_weed

bash

12345678 参数类型默认值说明model字符串-指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml）data字符串-数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义imgsz整数640输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640）epochs整数100训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次batch整数16每个批次的样本数量，值越大需要越多显存project字符串-项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下name字符串-实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果 关键参数补充说明：

model=yolov8s.pt

使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

data=./data.yaml

# 典型 data.yaml 结构示例 path: ../datasets/weeds train: images/train val: images/val names: 0: Bent_Insulator 1: Broken_Insulator_Cap 2: ... 3: ...

yaml

123456789

4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt data=./data.yaml

bash

123 参数类型必需说明model字符串是要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt）data字符串是与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义 关键参数详解

model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（best.pt）替代选项：last.pt（最终epoch的权重）路径结构说明：

runs/detect/ └── [训练任务名称]/ └── weights/ ├── best.pt # 验证指标最优的模型 └── last.pt # 最后一个epoch的模型 12345

data=./data.yaml

必须与训练时使用的配置文件一致确保验证集路径正确：

val: images/val # 验证集图片路径 names: 0: crop 1: weed

yaml

1234 常用可选参数 参数示例值作用batch16验证时的批次大小imgsz640输入图像尺寸（需与训练一致）conf0.25置信度阈值（0-1）iou0.7NMS的IoU阈值device0/cpu选择计算设备save_jsonTrue保存结果为JSON文件 典型输出指标

Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672 crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701 weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643

text

1234 4.2 推理测试图像

yolo detect predict model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt source=./datasets/images/val save=True

bash

1234

5. 自定义推理脚本（Python）

from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载模型 model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt') # 推理图像 results = model('test.jpg') # 可视化并保存结果 results[0].show() results[0].save(filename='result.jpg')

python

123456789101112

6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

bash

1

总结流程

阶段内容✅ 环境配置安装 ultralytics, PyTorch 等依赖✅ 数据准备标注图片、组织数据集结构、配置 YAML✅ 模型训练使用命令行开始训练 YOLOv8 模型✅ 验证评估检查模型准确率、mAP 等性能指标✅ 推理测试运行模型检测实际图像目标✅ 高级部署导出模型，部署到 Web 或边缘设备

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