Advertisement

电力场景输电线路外部破坏检测数据集（VOC+YOLO格式，含5187张图片，6个类别）.zip

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本数据集包含5187张图片和6种类别标签，采用VOC及YOLO格式标注，旨在支持电力场景下输电线路外部破坏的检测与识别研究。 样本图：请在电脑端资源预览查看并下载。 重要说明：数据集包含1000多张原图及增强后的图片，并已全部标注完成。 数据格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅含jpg图片、VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量(jpg)：5187 标注数量(xml)：5187 标注数量(txt)：5187 类别数及框数： - 标注类别名称包括[backhoe, building, crane, tower, tree, truck] - backhoe 框数 = 2638 - building 框数 = 8789 - crane 框数 = 1322 - tower 框数 = 6954 - tree 框数 = 4009 - truck 框数 = 3922 总框数：27634 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 电力场景输电线路外部破坏检测数据集（VOC+YOLO格式，含5187张图片，6个类别）.zip
    优质
    本数据集包含5187张图片和6种类别标签，采用VOC及YOLO格式标注，旨在支持电力场景下输电线路外部破坏的检测与识别研究。 样本图：请在电脑端资源预览查看并下载。 重要说明：数据集包含1000多张原图及增强后的图片，并已全部标注完成。 数据格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅含jpg图片、VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量(jpg)：5187 标注数量(xml)：5187 标注数量(txt)：5187 类别数及框数： - 标注类别名称包括[backhoe, building, crane, tower, tree, truck] - backhoe 框数 = 2638 - building 框数 = 8789 - crane 框数 = 1322 - tower 框数 = 6954 - tree 框数 = 4009 - truck 框数 = 3922 总框数：27634 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记。
  • 电力场景输电线悬垂线夹检测数据集（VOC+YOLO格式，含2538张图片，2个类别）.7z
    优质
    该数据集包含2538张图像和两个类别的标注信息，以VOC及YOLO格式提供电力场景输电线悬垂线夹的检测数据，支持训练与评估相关识别模型。 数据集格式：Pascal VOC 格式+YOLO 格式（不包含分割路径的txt 文件，仅包含jpg 图片以及对应的VOC 格式xml文件和yolo 格式txt 文件） 图片数量(jpg 文件个数)：2538 标注数量(xml 文件个数)：2538 标注数量(txt 文件个数)：2538 标注类别数：2 标注类别名称:[Yoke,Yoke Suspension] 每个类别标注的框数： Yoke 框数 = 1747 Yoke Suspension 框数 = 6149 总框数：7896 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注
  • 电力场景输电线覆冰检测数据集（VOC+YOLO格式）148张1类别.zip
    优质
    文件体积过大，建议暂存在服务器中下载。在下载之前，请先访问资源详情页面，查看并下载所需内容。样本图片链接：https://blog..net/2403_88102872/article/details/143981057。数据集格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件）。图片数量（jpg文件个数）：148。标注数量（xml文件个数）：148。标注数量（txt文件个数）：148。标注类别数：1。标注类别名称：[ice]。每个类别标注的框数：ice类别共有214个框。总框数：214。使用标注工具：labelImg。采用labelImg工具进行标注。标注规则：对类别进行画矩形框。特别说明：本数据集不保证对训练的模型或权重文件精度有任何保证，数据集仅提供准确且合理标注。
  • 输电线路覆冰检测数据集（VOC+YOLO格式）1983张图片，3个类别.zip
    优质
    本数据集包含1983张图像，涵盖输电线路覆冰情况的三个分类，采用VOC与YOLO双格式存储，适用于训练智能检测模型。 样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览或查看详情后再进行下载。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量（jpg文件个数）：1983 - 标注数量（xml文件个数）：1983 - 标注数量（txt文件个数）：1983 标注类别总数为3，具体如下： - ice 框数 = 3253 - line 框数 = 69 - snowline 框数 = 743 总计框数为4065。 使用工具：labelImg。对各类别进行矩形标注。 特别说明：本数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确且合理的标注信息。
  • 电力系统变电站红外检测数据集（VOC+YOLO格式，含6042张图片，21个类别）.zip
    优质
    该资料提供一个包含6042张图像和21类别的电力系统变电站红外检测数据集，适用于目标检测任务，支持VOC及YOLO格式。 样本图的文件较大，请在电脑端资源详情页面下载。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6042 标注数量(xml文件个数)：6042 标注数量(txt文件个数)：6042 标注类别总数为21，具体名称如下： - Arrester body - Arrester voltage equalizing ring - Breaker - Breaker connector - Breaker support insulator - Casing connector - Casing general hat - Casing porcelain sleeve - Casing pressure equalizing ring - Current transformer connector - Current transforme
  • 电力场景下的目标检测数据集（VOC+YOLO格式），含476张图片和5个类别，压缩包为.7z格式。
    优质
    本数据集包含476张电力场景图像，涵盖五种特定类别目标，采用VOC与YOLO兼容格式，并以.7z文件形式提供。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：476 标注数量（xml文件个数）：476 标注数量（txt文件个数）：476 标注类别数：5 标注类别名称：[damper, insulator, plate, spacer, tower] 每个类别标注的框数： - damper 框数 = 1501 - insulator 框数 = 310 - plate 框数 = 81 - spacer 框数 = 251 - tower 框数 = 252 总框数：2395 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 电力设备漏油检测数据集（VOC+YOLO格式，含338张图片，1个类别）.7z
    优质
    这是一个包含338张图像的数据集，用于电力设备漏油的视觉对象检测任务，采用VOC和YOLO兼容格式，专注于单一类别识别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：338 标注数量（xml文件个数）：338 标注数量（txt文件个数）：338 标注类别数：1 标注类别名称：[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 372 总框数：372 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 输电线路覆冰检测数据集-YOLO+VOC格式(1227张).zip
    优质
    本数据集包含1227张图像，采用YOLO与VOC标准格式标注，专注于输电线路覆冰情况的检测，适用于训练和评估相关视觉模型性能。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： - JPEGImages 文件夹存储图片（jpg 格式），共有 1227 张。 - Annotations 文件夹存储 xml 文件，共 1227 个。 - labels 文件夹存储 txt 文件，共 1227 个。 标签种类数为 2：power_line 和 snow_line。具体框数如下： - power_line 框数 = 69 - snow_line 框数 = 1300 总框数共计：1369。 图片清晰度（分辨率及像素）良好，未进行数据增强处理。 标签形状为矩形框，用于目标检测识别。
  • PCB电路板元件检测数据集（VOC+YOLO格式），含3948张图片，29个类别.7z
    优质
    这是一个包含3948张图片和29种类别的PCB电路板元件检测数据集，支持VOC和YOLO两种格式，适用于训练高质量的电路板检测模型。 重要说明：数据集已增强，请仔细查看图片预览确认符合要求后再下载。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：3948 - 标注数量（xml文件个数）：3948 - 标注数量（txt文件个数）：3948 - 标注类别数：29 详细类别和样本图片数据请参考相关博文。