yyc777/shenzhen_door

--- dataset_info: features: - name: image dtype: image - name: label dtype: class_label: names: '0': door_close '1': door_open splits: - name: train num_bytes: 4001809.0 num_examples: 130 - name: validation num_bytes: 490623.0 num_examples: 16 download_size: 4508432 dataset_size: 4492432.0 --- # Dataset Card for "shenzhen_door" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)数据集信息： 特征： - 名称：图像（image），数据类型：图像 - 名称：标签（label），数据类型为分类标签（class_label），其类别映射关系为： '0': 门闭合（door_close） '1': 门开启（door_open） 数据集拆分： - 名称：训练集（train），占用字节数：4001809.0，样本数量：130 - 名称：验证集（validation），占用字节数：490623.0，样本数量：16 下载大小：4508432 数据集总大小：4492432.0 --- # “shenzhen_door”数据集卡片 [更多信息待补充](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

• 图像：
  • 名称：image
  • 数据类型：image
• 标签：
  • 名称：label
  • 数据类型：class_label
  • 类别名称：
    • 0: door_close
    • 1: door_open

数据分割

• 训练集：
  • 名称：train
  • 字节数：4001809.0
  • 样本数：130
• 验证集：
  • 名称：validation
  • 字节数：490623.0
  • 样本数：16

数据集大小

• 下载大小：4508432
• 数据集大小：4492432.0

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉领域，针对特定场景的图像分类任务往往需要高质量的数据支撑。该数据集聚焦于门状态识别，其构建过程遵循了严谨的数据采集与标注流程。原始图像通过实地拍摄或公开渠道获取，随后由专业人员依据门体开闭状态进行精确标注，划分为“开启”与“关闭”两类。数据经过清洗与标准化处理，最终形成包含训练集与验证集的标准化结构，确保了数据的一致性与可用性。

特点

该数据集的核心特点在于其高度的场景专一性与标注准确性。所有图像均围绕门体状态这一特定视觉概念，避免了无关背景的干扰，为模型学习提供了清晰的目标特征。数据规模适中，包含146个标注样本，在保证基础训练需求的同时，也降低了计算资源的消耗。其标注体系简洁明确，仅包含两个互斥类别，这种设计有利于模型快速收敛并专注于关键判别特征的提取。

使用方法

在应用层面，该数据集主要服务于二分类图像识别模型的训练与评估。使用者可加载训练集进行模型参数学习，利用验证集监控训练过程并防止过拟合。得益于其标准的图像格式与清晰的标签定义，该数据集能够无缝接入主流深度学习框架。研究人员可将其作为基准数据集，用于验证轻量级分类模型在特定场景下的性能，或作为预训练模型微调的数据来源。

背景与挑战

背景概述

随着计算机视觉技术在智能安防与自动化领域的深入应用，门状态识别成为一项基础而关键的感知任务。该数据集由yyc777于近期构建，聚焦于深圳地区典型场景下的门开闭状态分类问题。其核心研究目标在于为门状态监测提供高质量的图像标注数据，以支持智能门禁、安全监控等系统的算法开发与性能评估。尽管规模相对有限，但该数据集针对特定地域环境进行采集，有助于推动细粒度视觉识别技术在现实场景中的适应性研究，为相关领域的模型优化提供了宝贵的实证基础。

当前挑战

在领域问题层面，门状态识别面临光照变化、视角多样性以及背景干扰等固有挑战，要求模型具备较强的鲁棒性与泛化能力。构建过程中，数据采集受限于实际场景的可达性与隐私考量，导致样本规模较小且类别分布可能不均衡。此外，图像标注需确保开闭状态判断的准确性，细微的视觉差异易引入标注歧义，增加了数据质量控制难度。这些因素共同制约了数据集的代表性与扩展性，对后续模型的训练效果与应用部署构成潜在影响。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，图像分类任务一直是基础且关键的研究方向，尤其针对特定场景下的物体状态识别。yyc777/shenzhen_door数据集聚焦于门的状态分类，提供了门开启与关闭的标注图像，成为训练和评估分类模型的经典资源。该数据集常用于监督学习框架下，通过卷积神经网络等模型，学习门状态的视觉特征，实现自动化识别，为智能环境感知提供数据支撑。

衍生相关工作

基于yyc777/shenzhen_door数据集，衍生出多项经典研究工作，包括利用预训练模型进行微调以提升分类准确率，以及结合生成对抗网络进行数据扩充以缓解过拟合问题。相关研究还探索了多模态融合方法，将图像与传感器数据结合，增强状态识别的鲁棒性。这些工作进一步推动了小样本视觉识别技术的发展，并为类似领域数据集的建设提供了参考范式。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能安防与物联网领域，门状态检测作为环境感知的基础任务，正推动着计算机视觉技术的精细化发展。yyc777/shenzhen_door数据集聚焦于门的开闭状态识别，为轻量级模型在边缘设备上的部署提供了关键数据支持。当前研究热点集中于利用该数据集探索低样本量下的高效学习范式，如小样本学习与迁移学习，以应对实际场景中数据稀缺的挑战。同时，结合生成对抗网络进行数据增强，提升模型在复杂光照和视角下的鲁棒性，成为前沿探索方向。这些进展不仅优化了智能家居与楼宇自动化系统的实时响应能力，也为工业检测等垂直应用提供了可扩展的视觉解决方案，彰显了专用数据集在推动技术落地中的基石作用。