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YOLO算法在快递包裹及包装盒缺陷检测中的数据集（含1200条数据）

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简介：
本研究构建了一个包含1200条数据的YOLO算法专用数据集，专注于快递包裹及其包装盒的缺陷检测，旨在提升物流行业的质量控制效率。 YOLO算法快递包裹及包装盒缺陷检测数据集包含1200多张图片，并已按照train、val和test进行划分。该数据集中附有data.yaml文件，支持yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法直接训练模型，标签为txt格式。 数据集配置目录结构如下： - train: ..\trainimages - val: ..\validimages 参数说明： - nc（类别数量）：4 - names（类别名称）：Box, Box_broken, Open_package, Package

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  • YOLO算法在快递包裹及包装盒缺陷检测中的数据集（含1200条数据）
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    本研究构建了一个包含1200条数据的YOLO算法专用数据集，专注于快递包裹及其包装盒的缺陷检测，旨在提升物流行业的质量控制效率。 YOLO算法快递包裹及包装盒缺陷检测数据集包含1200多张图片，并已按照train、val和test进行划分。该数据集中附有data.yaml文件，支持yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法直接训练模型，标签为txt格式。 数据集配置目录结构如下： - train: ..\trainimages - val: ..\validimages 参数说明： - nc（类别数量）：4 - names（类别名称）：Box, Box_broken, Open_package, Package
     
  • 5000条数据的YOLO算法方盒型快递包裹检测数据集
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    本数据集包含5000条样本，专为YOLO算法设计，旨在提升对各类方盒型快递包裹的精准检测能力，适用于物流行业自动化与智能化需求。 YOLO算法方盒型快递包裹检测数据集包含5000多张图片，并已划分好train、val和test目录，附有data.yaml文件，支持yolov5、yolov7、yolov8及yolov9等版本的训练。标签以txt格式提供。 数据集配置目录结构如下： ``` train: ..trainimages val: ..validimages test: ..testimages nc: 1 names: - box_packet ```
     
  • 快递包裹的YOLO训练数据集
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    本数据集专为快递包裹场景设计，包含大量标记图像用于训练YOLO模型，旨在提高物流行业中物体检测精度与效率。 在COCO数据集的基础上增加了包裹jpg和label文件，并且已经按照YOLO格式做好了标签。
     
  • 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。
     
  • YOLO在轴承缺陷检测中的应用——包含1456张标注图像的数据集
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    本研究探讨了YOLO算法在轴承缺陷检测领域的应用，并构建了一个包含1456张标注图像的数据集，以提高检测效率和准确性。 数据集包含三种缺陷类型：划痕、凹痕、裂缝，共计1456张图片。 文件包括： - Annotation：xml格式的标注文件，共1456个。 - images：所有缺陷图片（jpg格式），共1456张。 - test：测试集图片（jpg格式），共100张。 - val：验证集图片（jpg格式），共113张。 - txt：使用YOLO格式标注的txt文件，共有1456个。
     
  • YOLO算法在打架行为检测中的数据集（含1万条数据）
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    本研究构建了一个包含一万余条记录的数据集，专注于评估YOLO算法在识别和分类视频中打架行为的应用效果，为暴力事件预防提供技术支撑。 YOLO算法打架行为检测数据集包含1万多张图像，已经按照train、val和test进行了划分，并附有data.yaml文件配置目录结构如下： ```yaml train: ..\trainimages val: ..\validimages test: ..\testimages nc: 2 names: - normal - fight ``` 该数据集支持使用yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法直接进行模型训练，标签为txt格式。
     
  • 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。