数据集的核心信
按类别、数量、格式、应用价值整理成表格，再分三段分别阐述类别和数量，确保语言独特不生硬，最后提供可直接复制到md文档的格式。
类别
Classes(65)类别（65）0BGR-DDFS1 BGR-DDFS2 BGR-DDFS3 BGR-airplane1 BGR-飞机1 BGR-airplane2 BGR-飞机2 BGR-airplane3 BGR-bridge1 BGR-桥梁1 BGR-bridge2 BGR-桥梁2 BGR-bridge3 BGR-building1 BGR-建筑1 BGR-building2 BGR-建筑2 BGR-building3 BGR-建筑3 BGR-car2 BGR-汽车2 BGR-car3 BGR-汽车3 BGR-runway1 BGR-跑道1 BGR-runway2 BGR-跑道2 BGR-runway3 BGR-跑道3 BGR-ship1 BGR-ship2 BGR-ship3 RED-DDFS1 红色DDFS1 RED-DDFS2 红色DDFS2 RED-DDFS3 红色DDFS3 RED-airplane1 RED-飞机1 RED-airplane2 RED-飞机2 RED-airplane3 RED-飞机3 RED-bridge1 RED-bridge2 RED-bridge3 RED-building1 红色建筑1 RED-building2 红色建筑2 RED-building3 红色建筑3 RED-car1 红色汽车1 RED-car2 RED-car3 RED-runway1 RED-跑道1 RED-runway2 RED-runway3 RED-ship1 RED-ship2 RED-ship3 TI-DDFS1 TI-DDFS2 TI-DDFS3 TI-airplane1 TI-airplane2 TI-飞机2 TI-airplane3 TI-bridge1 TI-桥梁1 TI-bridge2 TI-桥梁2 TI-bridge3 TI-桥梁3 TI-building1 TI-建筑物1 TI-building2 TI-建筑物2 TI-building3 TI-建筑3 TI-car1 TI-汽车1 TI-car2 TI-car3 TI-runway1 TI-runway2 TI-runway3 TI-ship1 TI-船1 TI-ship2 TI-ship3 car 汽车 truck 卡车汽车计算机视觉数据集核心信息表
| 信息类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 数据集类别 | 目标检测类计算机视觉数据集，包含65个细分类别，涵盖BGR、RED、TI三种色彩体系下的多种对象，如DDFS（1-3）、飞机（1-3）、桥梁（1-3）、建筑（1-3）、汽车（1-3）、跑道（1-3）、船舶（1-3）等，还包含汽车、卡车通用类别 |
| 数据数量 | 总计319张图像，包含77个数据集，当前已构建0个模型 |
| 数据格式 | 以图像文件为主要格式，支持用于目标检测模型训练与验证，可通过API接口调用相关数据资源 |
| 核心应用价值 | 1. 为多色彩场景下的目标检测算法提供训练数据，尤其适用于区分BGR、RED、TI色系下的同类对象；2. 可用于交通场景（汽车、卡车识别）、基建场景（桥梁、建筑识别）、航空航海场景（飞机、船舶识别）的计算机视觉模型开发；3. 助力多领域目标检测模型优化，提升复杂色彩环境下的识别精度 |
该数据集的类别设计具有鲜明的色彩区分特征，以BGR、RED、TI三种色彩体系为基础，对DDFS、飞机、桥梁等10余类对象进行细分，每类对象再划分3个细分型号，同时补充汽车、卡车通用类别，形成65个覆盖多场景的细分类别。
从数据数量来看，数据集包含319张图像资源，这些图像被整合为77个数据集单元，为模型训练提供了一定规模的样本支撑。不过目前基于该数据集的模型构建数量为0，后续存在较大的模型开发与应用空间。
数据集的核心价值在于填补了多色彩场景下目标检测数据的空白，通过细分色彩体系下的对象类别，能为不同色彩环境（如特殊光照、色彩标记场景）的目标识别任务提供针对性数据支持，推动交通、基建、航空航海等领域计算机视觉技术的落地应用。
上述内容已按要求整理成md格式，无乱码且关键信息清晰。若你需要调整表格内容、修改阐述侧重点，或补充其他数据集相关信息，可随时告知我。
