坟墓和棺材检测数据集包括多种格式，如YOLO（v5至v11）、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC等。这些数据集用于计算机视觉领域的训练和测试，特别是墓地和棺材的图像分析。数据集包含2269张图像，标注采用COCO格式，适合进行目标检测任务。

每张图像都经过预处理，自动修正了像素数据的方向（去除Exif方向信息）。此外，还应用了图像增强技术，生成每个源图像的多个变体。扩展操作包括：50%概率的水平翻转，50%概率的垂直翻转，90度旋转（无、顺时针、逆时针），随机裁剪（0%至20%），随机旋转（-45至+45度），以及水平和垂直方向上的随机剪切（-11°至+11°，-10°至+10°）。同时，图像亮度也有一定范围的随机调整（-16%至+16%）。

该数据集的应用可以帮助提升计算机视觉模型在复杂场景中的表现，尤其是在非结构化数据集的注释和组织方面。通过使用主动学习，模型能够随着时间的推移不断优化数据集，提升识别准确性和鲁棒性。对于计算机视觉项目而言，该数据集不仅提供了丰富的图像数据，还支持直接用于YOLO模型的训练和测试，方便用户进行模型部署和应用。