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NEU-DET钢材表面缺陷分类有六种类型，训练集包含1260张图片，验证集含361张图片，测试集为180张图片（yolov8格式）

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简介：
本数据集用于NEU-DET钢材表面缺陷分类任务，涵盖六种类别缺陷。共提供1260张训练图像、361张验证图像及180张测试图像，采用YOLOv8标注格式。 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类：crazing（龟裂）、inclusion（夹杂）、patches（斑点）、pitted_surface（凹坑表面）、rolled-in_scale（氧化铁皮压入）和scratches（划痕）。其中，训练集包含1260个样本片，验证集有361个样本片，测试集中则包括180个样本片。 钢铁检测的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 保障产品质量：钢材中的缺陷可能会导致产品的强度、硬度、韧性等性能下降，甚至引发安全事故。

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  • NEU-DET钢材表面缺陷分类有六种类型，训练集包含1260张图片，验证集含361张图片，测试集为180张图片（yolov8格式）
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    本数据集用于NEU-DET钢材表面缺陷分类任务，涵盖六种类别缺陷。共提供1260张训练图像、361张验证图像及180张测试图像，采用YOLOv8标注格式。 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类：crazing（龟裂）、inclusion（夹杂）、patches（斑点）、pitted_surface（凹坑表面）、rolled-in_scale（氧化铁皮压入）和scratches（划痕）。其中，训练集包含1260个样本片，验证集有361个样本片，测试集中则包括180个样本片。 钢铁检测的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 保障产品质量：钢材中的缺陷可能会导致产品的强度、硬度、韧性等性能下降，甚至引发安全事故。
     
  • 钢材表面瑕疵数据集（含1200张训练图片及600张验证图片）
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    本数据集包含1800幅高质量图像，旨在用于检测和分类钢材表面缺陷。其中包括1200张训练图片与600张验证图片，为机器学习模型提供丰富的训练资源。 此数据集由东北大学教授创建，专门用于识别钢材表面缺陷。数据集按照COCO格式进行了划分，包含1200张训练图像和600张验证图像，并附有相应的json文件。
     
  • 猫狗二分类数据集【含37500张图片的训练集与测试集】
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    这是一个包含37,500张图片的数据集，专为训练和评估猫狗识别模型设计，内部分为训练集和测试集。 训练数据集包含25000张图片，其中猫和狗各12500张。前一半的图片是猫，后一半则是狗。测试数据集中有12500张图片，其中包括等量的猫和狗图像。
     
  • NEU-DET：钢材表面缺陷数据集
    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。
     
  • 道路图像中坑洼检测，数据集包含665张图片，缺陷类型为pothole
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    本项目专注于开发用于识别和分类道路图像中的坑洼（potholes）的技术。我们构建了一个数据集，其中包含了665张各种条件下的道路图像，专门针对单一的缺陷类型——坑洼进行检测。这一研究旨在提升路面维护效率与准确性。 我们有一个包含665张图像的数据集，用于检测道路中的坑洼（pothole）。
     
  • 铝片缺陷数据集，包含1400张图片，四种缺陷类型：zhen-kong、ca-shang、zang-wu、zhe-zho
    优质
    本数据集包括1400张铝片图像，涵盖四种典型缺陷：孔洞（zhen-kong）、擦伤（ca-shang）、异物（zang-wu）和折皱（zhe-zho），为机器学习与计算机视觉研究提供重要资源。 铝片缺陷数据集包括四种类型的缺陷：针孔、擦伤、脏污和褶皱。
     
  • YOLO火焰与烟雾数据集 训练集15000张图片，验证集1400张，测试集700张
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    YOLO火焰与烟雾数据集包含17,100张图像，其中训练集有15,000张、验证集有1,400张和测试集有700张。该数据集旨在提升烟火检测模型的性能。 数据集已经按照训练集、验证集和测试集划分好，并包含类别yaml标签，拿到数据集后无需任何处理即可直接用于训练。其中训练集有15000张图片，验证集合有1400张图片，测试集合有700张图片。所有图片的分辨率统一为640*640。
     
  • 狗狗图像数据集（含20种类别，每类180张照片）
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    本数据集包含3600张高质量图片，涵盖20种不同犬种，每个类别均有180幅图像，适用于深度学习模型训练和测试。 训练狗狗进行分类识别可以通过参考视频教程来学习。例如，在B站上有一个关于如何训练狗狗的视频（原链接：https://www.bilibili.com/video/av33504629），这个视频提供了详细的指导和技巧，可以帮助你更好地理解和实践这一过程。
     
  • 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET：支持六种缺陷识别
    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。
     
  • 包含六种不同类型废品的图片数据集，总计2527张图片
    优质
    这是一个由2527张图片组成的多类别废品种类的数据集，内含六种不同类型的废弃物样本，旨在促进废物分类与环境研究。 废品图片数据集包含六类废品的图片数据，共有2527张图片。