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深度学习数据集包含焊接图像语义分割数据集,拥有超过6000张数据和标签。

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简介:
该深度学习数据集包含大量的焊接图像,用于语义分割任务,其规模超过六千张数据以及对应的标签。 标签类别涵盖焊接以及其他相关领域,详细信息请参考classes文件。 数据经过对比度调整和图像大小调整等图像增强处理,以提升分析效果。 网络分割的方案可以借鉴参考该博客文章:

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客服
客服
  • 输电线路700余片及
    优质
    该数据集包含了超过700张高质量的输电线路图像及其对应的精确分割标签,旨在促进电力系统维护中的自动化与智能化研究。 输电线路语义分割图像数据集包含700多张图像及其对应的分割标签。
  • Halcon(1):预处理
    优质
    本篇文章详细介绍了使用Halcon进行深度学习语义分割的第一步——数据集预处理的过程与技巧,帮助读者掌握基础的数据准备方法。 Halcon深度学习-语义分割(1)-数据集预处理
  • 中的应用:训练与测试的二值遥感公路
    优质
    本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用,特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务,旨在提升道路识别精度。 项目包含:二值分割遥感公路图像分割数据集(已划分训练集和测试集)。 该数据集基于卫星影像中的道路进行标注,前景目标丰富且标注效果良好,适用于分割网络的实战应用。 数据集总大小为237MB。它分为两个部分: - 训练集:包含1340张图片及其对应的1340个mask图像; - 测试集:包括334张图片和相应的334个mask图像。 此外,项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本,能够随机选取一张图片,并将其原始图、GT(Ground Truth)图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。
  • 中国交通(约6000
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    本数据集包含约6000张中国交通标志图片,旨在促进智能驾驶与交通安全研究,涵盖各类常见及特殊交通标志。 数据集包含58个类别的5998张交通标志图像。每一张图像是单个交通标志的放大视图。文件注释提供了每个图片的相关属性(包括文件名、宽度、高度)以及在该类别中所对应的交通标志坐标信息。标签文件以annotations.csv格式呈现,具体包含如下字段:file_name表示含有特定交通标志的图像名称;width和height分别代表图片的宽高尺寸;x1与y1为边界矩形左上角点的X、Y坐标值;x2与y2则是右下角对应坐标的数值。最后category则标识了该图所属的具体交通标志类别。
  • CamVid
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    CamVid是用于道路场景理解的像素级分类(语义分割)研究的数据集,包含30个类别的标注信息,广泛应用于自动驾驶技术的研发。 语义分割数据集通常在网上难以找到。现在我们已将CamVid数据集的压缩包上传至网络供各位下载使用。