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[VOC][Y202206]道路路面坑洼数据集(共3026张)VOC格式

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简介：
本数据集包含3026张图像，采用VOC格式标注，专注于记录和分析道路上的各种坑洼情况，旨在促进自动驾驶及智能交通系统的开发与优化。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量（jpg文件个数）：3026 标注数量（xml文件个数）：3026 标注类别数：1 标注类别名称：pothole 每个类别的标注框数量：pothole count = 8174 使用工具：labelImg 规则说明： - 对于“pothole”类别，画矩形进行标记。 特别说明： 无

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  • [VOC][Y202206]道路路面坑洼数据集(共3026张)VOC格式
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    本数据集包含3026张图像，采用VOC格式标注，专注于记录和分析道路上的各种坑洼情况，旨在促进自动驾驶及智能交通系统的开发与优化。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量（jpg文件个数）：3026 标注数量（xml文件个数）：3026 标注类别数：1 标注类别名称：pothole 每个类别的标注框数量：pothole count = 8174 使用工具：labelImg 规则说明： - 对于“pothole”类别，画矩形进行标记。 特别说明： 无
     
  • VOC数据集中的路面坑洼识别.zip
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    本项目为一个针对VOC数据集中的路面坑洼进行自动识别的研究，通过图像处理与机器学习技术提升道路安全评估效率。 用于训练自己的目标检测系统的VOC格式数据集可以应用于YOLOV5的开发。
     
  • VOC格式的道路裂缝数据集-含12988张图片
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    这是一个包含12988张图像的数据集，专门用于识别和分析道路裂缝情况，采用VOC格式存储，为道路维护提供科学依据。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml文件） 图片数量（jpg文件个数）：12988 标注数量（xml文件个数）：12988 标注类别数：1 标注类别名称：roadcrack 每个类别的标注框数量：roadcrack计数 = 35440 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明： 无特别声明 特别声明： 本数据集不对训练的模型或权重文件精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。
     
  • 1527张道路结冰数据集，采用YOLO/VOC格式标注！
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    本数据集包含超过1500张图片，专门用于道路结冰检测。每一张图片都按照YOLO和VOC标准进行了精确的手动标注，为开发先进的自动驾驶系统提供坚实的数据支持。 【数据集】道路结冰数据集包含1527张图片，用于目标检测任务，并采用YOLOVOC格式进行标注。该数据集中有两种分类：clear-road（无冰路面）和ice-road（结冰路面）。 资源文件包括以下内容： - Annotations 文件夹内为 Pascal VOC 格式的 XML 文件 - images 文件夹包含 JPG 格式的图像样本 - labels 文件夹存储 YOLO 格式的 TXT 文件 - data.yaml 是数据集配置文件 应用场景： 1. 高速公路：道路结冰检测算法可应用于高速公路的预警与监控系统，提前识别出可能结冰的路段和时间点，为交通管理部门提供决策支持。 2. 城市道路：通过该算法可以实时监测城市道路的结冰情况，并向城市交通管理机构及时、准确地反馈信息。 3. 特殊路段：针对桥梁、隧道入口等特殊区域进行定制化设计，提高检测精度和针对性。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹Annotations、images、imageSets、labels。将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，并将JPG图像数据导入至images文件夹内。
     
  • 坑洼路面图像识别数据集
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    该数据集包含大量标记的道路表面状况图片，旨在帮助训练机器学习模型准确识别和分类各类道路损坏情况，如裂缝、坑洞等。 坑洼道路图像识别数据集是一个专门用于检测和分析路面状况的机器学习资源库，旨在帮助开发者训练出能够准确识别并定位道路上的各种缺陷（如坑洼）的智能模型。该数据集中包括了大量经过标注的道路图像，涵盖了不同类型的路况异常情况，例如各种大小与深度的坑洼以及其他道路表面问题。 在机器学习领域中，图像识别是一种让计算机理解和处理视觉内容的技术手段，可以用于识别物体、人物和场景等信息。随着卷积神经网络（CNN）的发展，在众多图像处理任务上取得了显著成果。CNN通过模仿人类视觉系统的工作原理来提取特征，因此能够高效且准确地完成图像识别工作。 构建一个高效的坑洼道路图像识别系统对于智能交通以及自动驾驶技术来说至关重要。这项技术不仅能提升车辆的安全性、减少事故风险，还能帮助相关部门及时发现并修复路面问题，提高维护效率。此外，该技术还可以应用于道路交通安全监测和智能化管理系统中，从而增强整体的交通安全水平。 除了在交通领域中的应用外，坑洼道路图像识别还具有广泛的应用前景，在智能城市建设与维护过程中可以用来评估基础设施的状态；同时也可以被用于无人机巡检、远程监控系统以及各种形式的安全监视任务当中。 为了训练出一个性能优异且能够泛化的模型，数据集的质量和多样性至关重要。高质量的数据应包含不同光线条件及天气状况下的图像，并涵盖多种环境因素如车辆、行人与交通标志等。此外，准确的标注信息是确保机器学习算法能有效提取特征的关键所在；而适当的预处理步骤（比如调整尺寸、归一化对比度）则有助于提高模型训练效率和识别性能。 在利用数据集进行模型开发时，研究人员通常会采用各种技术手段来扩充其规模并增强多样性，例如通过旋转、缩放或颜色变换等方式生成更多样化的道路场景图像。同时还会采取交叉验证等方法来进行模型评估以确保其实用性不仅限于特定的数据环境。 实际应用中除了基于视觉的识别算法之外还可能需要结合其他传感器数据（如激光雷达和超声波传感器）来获取更全面的道路信息，从而进一步提升系统的整体性能与可靠性。例如，通过利用激光雷达提供的精确距离测量可以辅助模型更加准确地判断坑洼的具体深度及形状。 总之，高质量的数据集以及先进的机器学习技术的应用使得道路缺陷的检测变得更为精准和高效，在智能交通系统安全运行方面发挥着重要的作用。未来随着相关领域的不断进步和发展，预计将会有更多创新性的应用与解决方案被开发出来。
     
  • [数据集][VOC][正版]奔跑检测数据集（VOC格式）- 3248张
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    本数据集提供3248张图像，遵循PASCAL VOC标准，专注于奔跑动作识别与分析，适用于计算机视觉领域研究。 数据集采用Pascal VOC格式存储（不含分割的txt文件），仅包含jpg图片及对应的xml文件。 - 图片数量：3248张 - 标注数量：3248个标注文件(xml) - 标注类别数：两类 - 类别名称包括：running 和 nr - 其中，running 表示正在奔跑的场景； - 而 nr 为 not running 的缩写，代表除了奔跑外的所有负样本。 - 每个类别的标注框数量： - “running” 类别有4036个边界框 - “nr”类别有1875个边界框 此数据集使用labelImg工具进行标注。需特别说明的是，该数据集仅提供准确且合理的标签信息，并不对训练模型或权重文件的精度做出任何保证。
     
  • [数据集][VOC][正版]道路积水数据集含2759张图片
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    本数据集包含2759张图片，专注于捕捉各种环境下的道路积水场景，适用于开发和训练图像识别模型。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml） 图片数量(jpg文件个数)：2759 标注数量(xml文件个数)：2759 标注类别数：1 标注类别名称：water 每个类别的标注框数量：water 的总数 = 2885 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形标记 重要说明： 此数据集用于检测道路上的积水情况。 特别声明： 本数据集不对训练模型或权重文件的精度做出任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 杯子数据集4689张(VOC+YOLO格式)
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    本数据集包含4689张图像，标注了各类杯子的位置和边界框信息，符合VOC与YOLO格式标准，适用于目标检测任务。 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）：4689。标注数量（xml 文件个数）：4689；标注数量(txt 文件个数) ：4689；标注类别数：1，具体为“cup”类别。每个类别的标注框数：“cup”的框数为10543。总框数：10543。使用标注工具：labelImg。 重要说明：无特别声明。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注信息。