1.介绍

这是一套专门针对快递包裹检测的训练数据集。此数据集基于广为人知的COCO数据集进行了扩展，特别添加了大量快递包裹相关的JPEG图像及对应的 labelme 格式标注文件。这些资源对于开发和训练快递行业中的物体识别、自动分拣系统等AI应用至关重要。
图片数量 2919 张。
标签包括包裹、人、车辆、大车、狗等。

2.标签介绍

● 图像文件：包含各式各样的快递包裹场景，确保模型能够学习到丰富的包裹外观特征。
● 标注文件：每个图像都配有一个 labelme 兼容的 JSON 标签文件，其中包含了包裹的位置信息（边界框）和类别标签。
标签统计如下：

{
    "im_count": 2919, # 图片数量
    "label_count": {  # 标签数据
        "baoguo": 4549, # 包裹
        "ren": 2485, # 人
        "dache": 8, # 单车
        "che": 31, # 车
        "gou": 18, # 狗
        "danche": 5 # 大车
    },
    "labels": {
        "80": "baoguo",
        "0": "ren",
        "2": "che",
        "16": "gou",
        "1": "danche",
        "7": "dache"
    },
}

3.标注工具

工具：X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe

4.下载

数据集下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90567461

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