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钢轨表面缺陷检测的数据集-RSDDs

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简介:
RSDDs数据集专注于铁路安全,专门用于检测钢轨表面的各种缺陷。该数据集包含大量标记图像,涵盖不同类型的损伤和瑕疵,适用于训练深度学习模型以提高轨道维护效率与准确性。 RSDDs数据集是专门用于钢轨表面缺陷检测的数据集合,它由两个精心策划的子数据集组成,每个子数据集都针对不同类型的铁路轨道。 Type-I RSDDs 子数据集: 这个子数据集专注于高速客运铁路(express rails)上的钢轨表面缺陷。该子数据集中包含67张高分辨率图像,每张图片尺寸为160像素宽和1000像素长,以捕捉细节丰富的缺陷特征。这些图像是从实际的高速客运铁路轨道采集而来,反映了在高速列车运行环境下钢轨所遭受的各种磨损与损伤情况。 Type-II RSDDs 子数据集: 不同于Type-I子数据集,Type-II收集自普通及重载货运铁路(common/heavy haul rails)。该子数据集中包含128张图像,每张图片尺寸为55像素宽和1250像素长,以适应在高负载、频繁使用的环境中检测钢轨表面缺陷的需求。这些图像是为了展示重载货运铁路轨道上的典型磨损与损坏情况而特别挑选出来的。 两个子数据集中的所有图像都经过精心选择,确保每张图片至少包含一个明显的钢轨表面缺陷特征,如裂纹、磨损和剥离等现象。背景设计复杂多样,模拟了实际操作环境下的变化多端性,并且增加了数据集的实用性和挑战度。

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客服
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  • -RSDDs
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    RSDDs数据集专注于铁路安全,专门用于检测钢轨表面的各种缺陷。该数据集包含大量标记图像,涵盖不同类型的损伤和瑕疵,适用于训练深度学习模型以提高轨道维护效率与准确性。 RSDDs数据集是专门用于钢轨表面缺陷检测的数据集合,它由两个精心策划的子数据集组成,每个子数据集都针对不同类型的铁路轨道。 Type-I RSDDs 子数据集: 这个子数据集专注于高速客运铁路(express rails)上的钢轨表面缺陷。该子数据集中包含67张高分辨率图像,每张图片尺寸为160像素宽和1000像素长,以捕捉细节丰富的缺陷特征。这些图像是从实际的高速客运铁路轨道采集而来,反映了在高速列车运行环境下钢轨所遭受的各种磨损与损伤情况。 Type-II RSDDs 子数据集: 不同于Type-I子数据集,Type-II收集自普通及重载货运铁路(common/heavy haul rails)。该子数据集中包含128张图像,每张图片尺寸为55像素宽和1250像素长,以适应在高负载、频繁使用的环境中检测钢轨表面缺陷的需求。这些图像是为了展示重载货运铁路轨道上的典型磨损与损坏情况而特别挑选出来的。 两个子数据集中的所有图像都经过精心选择,确保每张图片至少包含一个明显的钢轨表面缺陷特征,如裂纹、磨损和剥离等现象。背景设计复杂多样,模拟了实际操作环境下的变化多端性,并且增加了数据集的实用性和挑战度。
  • RSDDs铁路
    优质
    RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集是一个专门用于检测和分类铁路轨道表面各种损伤类型的高质量图像数据库,旨在提高轨道维护效率与安全性。 RSDDs铁轨表面缺陷数据集包含了用于检测和分析铁路轨道表面各种缺陷的图像和相关信息。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别并修复铁路轨道上的问题,从而提高运输安全性和效率。
  • NEU
    优质
    NEU钢铁表面缺陷数据集是由东北大学研究团队创建的专业数据库,汇集了大量的钢铁表面图像样本及详细标注信息,旨在促进机器学习算法在自动检测和分类工业产品表面瑕疵方面的应用与发展。 基于机器视觉的表面缺陷检测设备已在多个工业领域得到广泛应用,包括3C产品、汽车制造、家电生产、机械加工、半导体与电子产业、化工行业、医药制造业以及航空航天及轻工等行业。其中,针对钢材表面缺陷的数据集NEU-CLS可用于分类和定位任务,它收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷:轧制氧化皮(RS)、斑块(Pa)、开裂(Cr)、点蚀表面(PS)、内含物(In)以及划痕(Sc)。该数据集中共有1,800张灰度图像,每一种类型的缺陷包含300个样本。
  • NEU-DET:支持六种识别
    优质
    NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集专为工业应用设计,内含大量标注样本,旨在提升六类常见钢材表面瑕疵(如裂纹、气泡等)的自动识别精度。 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET包含YOLO模型所需处理好的.txt标签文件,并已测试通过;还包括所有1800张原始图片及对应的标签xml文件。
  • .7z
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    铁轨表面缺陷数据集.7z包含用于检测和分类铁路轨道表面各类损伤(如裂纹、锈蚀等)的图像及标注信息,旨在提升轨道交通安全与维护效率。 铁轨表面缺陷数据集RSDDs包括两种类型的数据:第一种是从快车道捕获的I型RSDDs数据集,包含67张具有挑战性的图像;第二种是从普通/重型运输轨道获取的II型RSDDs数据集,包含128张同样具有挑战性的图像。每个图像至少有一个缺陷,并且背景复杂、噪声大。这些缺陷由在轨道表面检查领域工作的专业人员进行了标记。
  • NEU-DET:
    优质
    NEU-DET是专门针对钢材表面缺陷设计的数据集,包含大量高质量图像,旨在推动工业视觉检测领域的算法研究与应用。 钢材表面缺陷数据集NEU-DET是一个专门用于检测和分类钢材表面各种缺陷的数据集合。该数据集包含了大量的图像样本及其对应的标签,旨在帮助研究人员开发更有效的机器学习模型来识别和分析钢铁材料的表面问题。通过使用这样的资源,可以提高工业生产中的质量控制效率,并减少由于表面瑕疵导致的产品故障率。
  • YOLOv8权重、和QT界GUI
    优质
    本项目基于YOLOv8模型开发,旨在实现高效的钢材表面缺陷检测。通过定制化训练权重与专用数据集优化算法性能,并结合Qt框架构建用户友好的图形界面(GUI),提供便捷的图像识别服务。 YOLOv8用于钢材缺陷检测的模型已经训练完成,并且包含各种类型的缺陷分类、PR曲线以及loss曲线。该系统附带的数据集通过lableimg软件进行标注,图片格式为jpg,标签分为xml和txt两种格式,分别存储在两个不同的文件夹中。 此外,还提供了一个使用PyQt开发的界面,可以用于检测图片、视频及调用摄像头,并有相应的选择项供用户操作。
  • 用于
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    本数据集专为评估轨道表面缺陷检测算法设计,包含各类典型缺陷图像及标注信息,旨在促进铁路维护领域的研究与应用。 谁有用就拿走吧。
  • Yolov5结合
    优质
    本研究基于YOLOv5框架并采用特定钢材表面缺陷的数据集,旨在提升工业检测中对材料瑕疵识别的准确性和效率。通过优化模型参数与训练策略,以期实现快速、精准的缺陷分类和定位,保障产品质量及生产安全。 yolov5结合钢材表面缺陷数据集进行研究。
  • 基于YOLOV8
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    本研究采用先进的YOLOv8算法,致力于提升钢材表面缺陷检测的效率与准确性,为工业质量控制提供强有力的技术支持。 【标题】利用YOLOV8算法检测钢材表面缺陷 【描述】本技术基于YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本——YOLOV8对钢材表面缺陷进行高效且准确的识别。 1. **轻量级模型**:使用了名为“YOLOV8NANO”的轻量化变体,特别适合资源有限的设备如嵌入式系统或移动设备。它在减少计算复杂度的同时保持较高的检测性能。 2. **训练过程**:通过大量钢材表面图像数据,利用PyTorch框架训练得到PT模型,并使其学会识别和定位各种类型的缺陷。 3. **格式转换**:将上述获得的PT模型转化为ONNX(Open Neural Network Exchange)格式。这一步骤允许该模型在不依赖于特定深度学习库的情况下运行,在不同平台上实现跨平台部署。 4. **集成OPENCV DNN模块**:利用OpenCV中提供的DNN功能直接加载并执行转换后的ONNX文件,支持C++和Python等语言进行实时推理操作。 【标签】opencv dnn c++ python android 此外,项目还提供了用于不同环境下的钢材表面缺陷检测应用开发的支持。具体而言,开发者可以基于该模型编写针对服务器端、桌面软件或移动设备的应用程序来实现此功能。 综上所述,本技术通过利用YOLOV8NANO模型进行训练和优化,并结合OpenCV的DNN模块,在多个平台上实现了高效的钢材表面缺陷检测能力。