Advertisement

第二部分铁轨裂纹数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该数据集是由我们自行构建的铁轨裂纹图像数据集，并采用LabelImg软件进行手动标注，其文件格式遵循VOC2007标准。该数据集包含总计14010张图片。当前呈现的是数据集的第二部分，而第一部分请参考另附的压缩包，即VOC2007第一部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 铁轨裂纹数据集（续篇）
    优质
    本数据集为《铁轨裂纹检测》的后续研究提供支持，包含更多铁轨表面缺陷图像及标注信息，旨在优化机器学习模型以提高铁路安全。 这个数据集是自己制作的铁轨裂纹数据集，使用LabelImg软件进行标注，格式为VOC2007。数据集包含14010张图片。这是第二部分，第一部分请下载另一个压缩包，即VOC2007第一部分。
     
  • 铁路轨道裂纹图像数据库
    优质
    本数据库汇集大量铁路轨道裂纹高清图片，旨在为研究人员及工程师提供一个可靠的数据集，用于开发和测试自动检测算法，提升轨道安全维护水平。 CrackForest数据集包含151张道路裂缝图像及其Ground Truth,均为图像格式。该资源适用于语义分割及图像分割领域。上传时间: 2018-12-19，资源大小为9.42MB。 Tom Hardy 提供了此资源，并鼓励用户通过上传自己的资源来赚取积分和勋章。
     
  • 第二部分的数据集
    优质
    本数据集为研究项目第二阶段收集整理而成，包含各类详实的信息记录与统计分析结果，旨在支持进一步的数据挖掘和机器学习应用。 数据集的第二部分与第一部分一起解压后即可获得完整的数据集。
     
  • YOLO地面裂纹数据集
    优质
    简介：YOLO地面裂纹数据集是一个专为检测与识别道路表面裂缝设计的专业数据库，采用先进的YOLO算法优化模型训练，提升路面维护效率和交通安全水平。 共有4000多个数据集，已经划分好训练、验证和测试集，并且格式为YOLO格式，可以直接用于训练。
     
  • 铁轨弹条数据集，涵盖移位、脱落、断裂等情况
    优质
    本数据集专注于铁路基础设施中的关键部件——弹条，通过收集并整理大量关于其移位、脱落及断裂等异常情况的数据，为研究和检测提供支持。 铁轨数据集涵盖了弹条移位、脱落、断裂及其他情况的数据。
     
  • 电池片裂纹的数据集合
    优质
    本数据集包含大量光伏电池片的图像样本，重点展示各类裂纹缺陷。旨在为相关研究和机器学习模型训练提供高质量、多样化的视觉素材，促进太阳能产业的技术进步与质量控制优化。 裂纹检测的数据集主要应用于光伏电池片的缺陷识别与分析。详细的理解可以参考相关文献或研究资料中的介绍。
     
  • YOLO桥梁裂纹检测数据集
    优质
    YOLO桥梁裂纹检测数据集是一款专为实时检测桥梁结构中细微裂缝而设计的数据集合，采用先进的YOLO算法优化模型训练，旨在提高基础设施安全评估效率。 1. 桥梁裂缝检测数据集 2. 包含VOC格式标签和YOLO格式标签的桥梁裂缝图像数据集，分别保存在两个文件夹中，图片质量高，并使用labelimg进行精细标注，可以直接用于YOLO算法的道路、桥梁裂缝检测。 3. 数据集中共有1600多张图像。 该数据集可参考相关博客文章以了解更多信息和检测结果。
     
  • 安全帽检测数据集 第二部分
    优质
    本数据集为《安全帽检测数据集》系列第二部分，包含大量标注图片，旨在提升工地安全帽佩戴情况识别准确率。 安全帽检测数据集 part2 包含两部分。第一部分的相关内容已提供。
     
  • YOLO铁轨裂纹检测数据集（包含1000张图像及VOC、COCO、Yolo三类标签）+划分脚本+训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一套针对铁轨裂纹检测的数据集，内含1000张标注清晰的图片以及VOC、COCO和YOLO格式的标签文件。此外还包含了数据集的划分脚本与详细的训练指南，帮助用户快速上手进行模型训练。 YOLO铁轨裂纹检测数据集包含真实场景的高质量图片，并且涵盖了多种不同的应用场景。使用lableimg软件进行标注，确保了高精度的边界框质量。该数据集提供了VOC（xml）、Coco（json）以及Yolo（txt）三种格式的标签文件，分别存储在各自的目录中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有搭建YOLO环境、训练案例教程及数据划分脚本等资料，用户可以根据自身需求灵活地对数据集进行切分以适应不同的训练、验证与测试用途。
     
  • Geolife轨迹数据集1.3.z01部分(GPS轨迹大数据)
    优质
    简介：Geolife轨迹数据集1.3.z01部分包含来自全球各地用户的GPS轨迹数据，是研究位置感知应用和移动性模式的重要资源。 该GPS轨迹数据集由182位用户在微软亚洲研究院的Geolife项目中收集，历时超过五年（从2007年4月到2012年8月）。这个数据集中的GPS轨迹通过一系列带有时间戳的数据点表示，每个点包含纬度、经度和海拔高度信息。整个数据集中共有17,621条轨迹，总距离为1,292,951公里，总时长达到50,176小时。这些轨迹由不同的GPS记录设备（包括记录仪和手机）在多种采样率下收集而成。其中的91.5%以密集形式存储，例如每秒采集一次或每隔几米就采集一次数据。 该数据集涵盖了广泛的用户户外活动，不仅包含日常生活中的上下班出行等行为模式，还包括娱乐与体育活动如购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。这条轨迹数据集适用于多个研究领域，包括移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络分析、位置隐私保护及位置推荐服务。 尽管该数据集覆盖了中国30多个城市以及美国和欧洲的部分地区，但大部分的数据是在北京产生的。其中一张热图展示了这些GPS点在北京的具体分布情况：位于加热条右侧的数字表示某个地点生成的数据点数量。