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苹果缺陷检测的数据集。

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简介：
包含超过七百个苹果数据集，并附带与之对应的标签XML文件，这些资源可供目标检测训练进行练习。对于深度学习的初学者而言，提供这些数据集可能并非最佳选择。

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  • 针对苹果缺陷的目标检测数据集
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    本数据集专注于识别和分类苹果在图像中的各种缺陷，旨在为农业及食品行业提供精准可靠的苹果质量评估工具。 该数据集包含七百多张苹果的照片及其对应的标签XML文件，适用于目标检测练习。希望对深度学习初学者有所帮助（研究此数据集可能不太合适）。
     
  • 缺陷检测数据集
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    本数据集包含多种工业产品在生产过程中的图像和相关信息，旨在帮助识别并分类各种制造缺陷，提升产品质量控制效率与精度。 缺陷检测/瑕疵检测数据集包括含有瑕疵图片的训练集和验证集。
     
  • PCB缺陷检测数据集-VOC.rar
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    PCB缺陷检测数据集-VOC包含用于印刷电路板(PCB)质量控制的图像和标注文件。该资源适用于训练机器学习模型识别并分类PCB上的各种缺陷，助力提高生产效率与产品质量。 PCB板缺陷检测数据集包含几百张图像，标签采用VOC格式，可以直接使用。
     
  • 苹果检测的YOLO8数据集
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    本数据集基于YOLOv8模型，专为苹果检测设计，包含大量标注图片和精确边界框，适用于果园自动化管理研究与应用。 苹果检测数据集YOLO8采用CC BY 4.0许可证。该数据集包含697张图片，旨在为模型的可推广性创建新的对象检测基准。
     
  • 光伏板缺陷检测的数据集（目标检测）
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    本数据集专为光伏板缺陷检测设计，采用目标检测技术，包含大量标注清晰的光伏组件图像，旨在提升太阳能电站运维效率和光伏发电性能。 本数据集包含用于光伏板缺陷检测的图片及标签文件，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。数据集中共有2400张图片，标注了三种类型的缺陷：Crack（裂缝）、Grid（网格）和Spot（斑点）。文件中包括图片、txt格式的标签以及描述类别信息的yaml文件，并且还包括xml格式的标签文件。已将所有图像及对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。
     
  • YOLO 3D打印缺陷检测数据集
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    简介：YOLO 3D打印缺陷检测数据集是一个专为3D打印行业设计的数据集合，包含多种类型的打印瑕疵样本。通过应用先进的计算机视觉技术，该数据集旨在提高自动化识别和分类制造过程中常见问题的效率与准确性，助力实现更加智能、高效的质量控制流程。 数据集包含5870个样本，并且所有图片均已标注为YOLO txt格式。这些数据被划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。该数据集适用于3D打印缺陷检测模型的机器学习、深度学习及人工智能研究，可在Python环境中使用PyCharm进行开发。
     
  • YOLOv8钢材缺陷检测及缺陷检测权重、数据集和QT界面GUI
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    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。
     
  • PCB.rar_PCB检测_缺陷类型_PCB检测_pcb缺陷检测_缺陷检测
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    本资源为PCB检测工具包，专注于识别和分类印刷电路板上的各种缺陷。包含多种常见缺陷类型的样本数据及分析方法，适用于电子制造质量控制。 PCB板检测的基本流程是：首先存储一个标准的PCB板图像作为参考依据；接着处理待测PCB板的图像，并与标准图进行比较以找出差异点；根据这些差异来判断存在的缺陷类型。