yolov5数据集在哪里找

### YOLOv5 数据集下载源

对于YOLOv5模型而言，官方推荐的数据来源主要集中在几个知名且广泛使用的公开数据集上。其中最常用的是COCO数据集，该数据集不仅规模庞大而且类别丰富多样，非常适合用于目标检测任务的训练和验证。

#### COCO 数据集
COCO (Common Objects in Context) 是目前最为流行的大规模物体检测、分割以及字幕生成挑战赛所使用的一个大型综合性的图片库。它包含了超过33万张高质量标注过的自然场景下的照片，覆盖80种不同的对象类别[^1]。

为了方便用户获取并利用这些优质资源进行YOLOv5的研究工作，Ultralytics（YOLOv5开发者团队）提供了直接链接至COCO官方网站的方式让用户可以轻松访问完整的数据集合：

- **COCO官网**: [http://cocodataset.org/#download](http://cocodataset.org/#download)

除了COCO之外，还有其他一些适合YOLOv5训练的选择，比如PASCAL VOC, VisDrone等，具体取决于应用场景和个人需求。

另外，在实际应用过程中如果想要构建自定义的小型测试集或者增加特定类型的样本数量，则可以通过网络爬虫等方式收集相关领域内的图像资料，并按照YOLOv5所需的文件夹结构组织起来即可[^2]。

关于背景图像方面，虽然不是严格意义上的“数据集”，但在某些情况下确实会被加入到整体项目当中作为辅助用途。这类无标记的照片通常用来降低误报率(FPs)，即当模型遇到未见过的事物时不轻易将其识别为目标对象之一。一般建议占比不超过整个数据量的1%-10%，这有助于提高最终输出结果的质量而不至于影响正常的学习过程[^3]。