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绝缘子缺陷检测数据集(VOC格式,含4086张图片,适用于YOLO训练)

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简介:
本数据集包含4086张图像,采用VOC格式存储,专为使用YOLO算法进行绝缘子缺陷检测模型训练而设计。 数据集格式:Pascal VOC(不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及对应的xml标注) 图片数量(jpg文件个数):4086 标注数量(xml文件个数):4086 标注类别数:3 标注类别名称: - jueyuanzi - posun - fangdian 每个类别的标注框数量统计: - jueyuanzi: 8019个矩形框 - posun: 1780个矩形框 - fangdian: 1144个矩形框 使用工具:labelImg 标注规则说明: - 对于jueyuanzi,需要将其整个范围进行完整地框选。 - 对于posun,则需对断裂、缺失或破损区域进行标记。 - fangdian 包括自爆痕迹和放电痕迹的定位。 特别提醒:本数据集不保证训练模型或者权重文件的精度。所提供的仅是准确且合理的标注信息。

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客服
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  • VOC4086YOLO
    优质
    本数据集包含4086张图像,采用VOC格式存储,专为使用YOLO算法进行绝缘子缺陷检测模型训练而设计。 数据集格式:Pascal VOC(不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及对应的xml标注) 图片数量(jpg文件个数):4086 标注数量(xml文件个数):4086 标注类别数:3 标注类别名称: - jueyuanzi - posun - fangdian 每个类别的标注框数量统计: - jueyuanzi: 8019个矩形框 - posun: 1780个矩形框 - fangdian: 1144个矩形框 使用工具:labelImg 标注规则说明: - 对于jueyuanzi,需要将其整个范围进行完整地框选。 - 对于posun,则需对断裂、缺失或破损区域进行标记。 - fangdian 包括自爆痕迹和放电痕迹的定位。 特别提醒:本数据集不保证训练模型或者权重文件的精度。所提供的仅是准确且合理的标注信息。
  • YOLO(包5000)及VOC、COCO、YOLO三类标签+划分脚本+指南.rar
    优质
    该资源提供了一个用于检测绝缘子缺陷的数据集,内含5000张图像,并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件及数据划分与训练教程。 1. 提供了一个高质量的YOLO配网绝缘子缺陷检测数据集,包含真实场景中的丰富图片样本,并使用lableimg标注软件进行精确标注。标签以voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式存储在不同文件夹中,便于直接应用于YOLO系列的目标识别任务。 2. 随附有详细的YOLO环境搭建、训练案例教程以及数据集划分脚本,用户可以根据实际需求自行将数据划分为训练集、验证集和测试集等部分。 3. 数据集的相关信息展示及更多资源可通过相应的博客文章获取。 4. 若需进一步扩大样本数量或寻求其他类型的数据集合,请直接联系博主以获得帮助和支持。
  • YOLO电力(包5000像)及VOC、COCO与YOLO标签、划分脚本和指南.rar
    优质
    此资源包提供了针对电力绝缘子缺陷检测的YOLO电力绝缘子数据集,包括5000张图片及其VOC、COCO和YOLO格式标注文件、数据划分及模型训练指导。 本数据集包含真实场景下的高质量图片,涵盖多种场景。使用lableimg软件进行标记,确保了标签的质量,并提供了VOC(xml)、COCO(json)以及YOLO(txt)三种格式的标注文件,分别存储在不同的文件夹中,可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本,用户可以根据需求自行将数据划分为训练集、验证集和测试集。有关更多详细信息可以参考相应文档或说明。如果有需要获取更大数量的数据或其他类型的数据,请直接联系博主进行咨询。
  • 轮毂VOC+YOLO1445,7个类别).zip
    优质
    本数据集包含1445张图片及对应的标注文件,适用于轮毂缺陷检测任务。采用VOC和YOLO两种格式,涵盖7种类别,方便用户根据需求选择使用。 样本图展示如下: 文件存放于服务器,请务必在电脑端查看资源详情后再进行下载。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包括jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)。 图片数量:1445张 标注数量(xml):1445个 标注数量(txt):1445个 标注类别总数为7类: - Blue hole - Brake Thermal Cracks - Contact Fatigue Cracks - Out Of Roundness - Peeling - Rollerpile - flat
  • VOC轮胎88446
    优质
    这是一个包含930张图像的数据集,专为检测轮胎表面缺陷设计,其中训练集有884张图片,测试集则包含46张图片。通过标注VOC格式的XML文件,便于使用各种机器学习框架进行目标检测和分类研究。 我们有一个VOC格式的轮胎缺陷数据集,包含884张训练图像和46张测试图像,适用于深度学习中的YOLO框架。每一张图片都有对应的XML格式标注文件。
  • 变电站(VOC+YOLO)8307,17个类别.7z
    优质
    本数据集包含8307张图像及标注信息,涵盖17类变电站设备缺陷,适用于目标检测任务,采用VOC和YOLO双格式存储。压缩文件后缀为.7z。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式,并且不含分割路径的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):8307 - 标注数量(xml文件个数):8307 - 标注数量(txt文件个数):8307 - 标注类别总数为17,具体名称如下: - bj_bpmh - bj_bpps - bj_wkps - bjdsyc - gbps - hxq_gjbs - hxq_gjtps - jyz_pl - kgg_ybh - sly_dmyw - wcaqm - wcgz - xmbhyc - xy - yw_gkxfw - yw_nc - ywzt_yfyc
  • 损坏
    优质
    绝缘子损坏缺陷检测数据集包含了大量电力设备绝缘子图像及其标注信息,用于训练和测试机器学习模型识别和分类不同类型的绝缘子损伤情况。 输电线路故障检测中的绝缘子破损缺陷检测数据集包括目标检测的标签说明、XML文件以及图像等内容。
  • 下水管道7类标签,1717YOLO+VOC).zip
    优质
    本数据集包含1717张图像,涵盖七种类别标签,旨在用于训练和评估下水管道缺陷检测模型。以YOLO及VOC格式提供,便于研究者应用与开发。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: 1. JPEGImages 文件夹存储了 1717 张 JPG 图片。 2. Annotations 文件夹包含了与图片对应的 1717 个 XML 标注文件。 3. labels 文件夹有用于 YOLO 格式的 1717 个 TXT 文本标注文件。 标签种类共有七种,分别为:chuanru(穿入)、cuokou(错口)、duiji(堆积)、laji(垃圾)、liefeng(裂缝)、nitu(泥土)和 shugen(树根)。每个类别对应的框数如下: - chuanru 框数 = 328 - cuokou 框数 = 200 - duiji 框数 = 884 - laji 框数 = 610 - liefeng 框数 = 836 - nitu 框数 = 187 - shugen 框数 = 356 总框数量为:3401。 图片的清晰度较高,且未经过数据增强处理。标签形状采用矩形框形式以实现目标检测和识别任务。 重要说明: 暂无其他特别需要声明的内容。 请注意,本数据集不保证用于训练模型或生成权重文件时的具体精度表现,仅提供准确合理的标注信息。
  • 输电线路(包1688VOC标注,原始488,涵盖四种类别)
    优质
    该数据集包括1688张图片及对应的VOC格式标注信息,其中488张为原始图,涵盖了输电线路绝缘子的四种缺陷类型。 该数据集包含1688张绝缘子缺陷图像,其中488张为原图,并经过扩充处理。标签采用VOC格式。详情可参见相关博客文章介绍。