摘要：本研究构建了包含4,070张高质量标注图像的战场伤员检测专用数据集，按照8:1:1比例划分为训练集（3,256张）、验证集（407张）和测试集（407张），涵盖危重、重伤、轻伤和死亡四个类别，具有天然的类别平衡性（全局差异仅0.3%），为战场伤员智能检测模型的训练、验证和测试提供了可靠的数据基础。
数据集简介
数据集
本研究构建了一个专门用于战场伤员检测的数据集，包含4,070张高质量标注图像，涵盖多种战场环境和伤情场景。数据集按照标准8:1:1的比例精确划分为训练集（3,256张，80%）、验证集（407张，10%）和测试集（407张，10%），所有图像均采用YOLO格式标注，包含**四个伤情类别**：危重伤员（critical_casualty）、重伤伤员（severe_casualty）、轻伤伤员（minor_casualty）和死亡伤员（deceased_casualty）。数据集具有规模充足、场景多样、标注精确和类别天然平衡（全局差异仅0.3%）等特点，为模型训练、验证和测试提供了可靠的数据基础。
图1 数据集直方图
图2 YOLO标注格式说明图
模型训练
图3 训练与验证指标随Epoch变化趋势图
图4 不同置信度阈值下的F1曲线
图5 目标检测PR曲线
图6 归一化混淆矩阵
应用案例
图6 应用案例：基于YOLO26无人机战场伤员智能检测与伤情评估系统
数据集信息
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-82-Datasets
原创声明：本数据集为原创作品
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开源协议
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