数据集汇总丨初学YOLO必备数据集，覆盖动物/农作物/面部表情......
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
HyperAI超神经整理了适合新手的YOLO数据集，包括鸟类、蔬菜、农作物病害和面部表情，方便初学者下载使用，助力项目启动。YOLO系列已更新至YOLOv13，性能显著提升。
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关键要点
- HyperAI超神经整理了适合新手的YOLO数据集，方便下载使用。
- YOLO系列已更新至YOLOv13，性能和效率均有提升。
- YOLOv13引入了HyperACE机制，提升复杂场景下的检测性能。
- YOLOv13‑N相较于YOLO11‑N和YOLO12‑N分别提高了3.0%和1.5%的mAP。
- 初学者入门的关键在于选对数据集，HyperAI提供了多种适合新手的数据集。
- 鸟类分类数据集包含7个物种，每个物种1200张图片。
- 蔬菜图像识别数据集包含6种蔬菜，共4800张图像。
- 农作物病害数据集包含1300张病害图像，涵盖多种农作物。
- 面部表情数据集包含约70000张图像，适用于情感识别等应用。
- 道路危险数据集包含2700张图像，主要用于检测道路问题。
- 狗品种图像数据集包含超过17000张不同犬种的图像。
- 15个动物图像分类数据集包含15种动物的图像，每种至少120张。
- UAVDT数据集包含10小时原始视频和8000个视频帧，主要用于目标检测和跟踪。
- HyperAI超神经致力于成为国内数据科学领域的基础设施，提供丰富的公共资源。
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