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光伏板红外过热检测数据集(VOC+YOLO格式,含1166张图片,2个类别).zip

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简介:
本数据集包含1166张图像,采用VOC与YOLO两种标注格式,专注于光伏板的红外过热检测,涵盖两类目标,旨在促进光伏系统故障诊断的研究与发展。 样本图:请访问服务器下载资源,并务必在电脑端预览后进行下载。 数据集格式包括Pascal VOC和YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):1166 - 标注数量(xml文件个数):1166 - 标注数量(txt文件个数):1166 - 类别总数:2 - 类别名称包括defect_diode和defect_hotspot。 - 每类标注框的数量: - defect_diode: 2034个框 - defect_hotspot: 3819个框 总标注框数量为5853。 使用工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形标记 重要说明:暂无特别说明。 特别声明:本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证,仅确保提供的注释准确合理。

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客服
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  • VOC+YOLO11662).zip
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    本数据集包含1166张图像,采用VOC与YOLO两种标注格式,专注于光伏板的红外过热检测,涵盖两类目标,旨在促进光伏系统故障诊断的研究与发展。 样本图:请访问服务器下载资源,并务必在电脑端预览后进行下载。 数据集格式包括Pascal VOC和YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):1166 - 标注数量(xml文件个数):1166 - 标注数量(txt文件个数):1166 - 类别总数:2 - 类别名称包括defect_diode和defect_hotspot。 - 每类标注框的数量: - defect_diode: 2034个框 - defect_hotspot: 3819个框 总标注框数量为5853。 使用工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形标记 重要说明:暂无特别说明。 特别声明:本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证,仅确保提供的注释准确合理。
  • 传送带瑕疵VOC+YOLO12382).zip
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    本数据集包含1238张图片,适用于传送带瑕疵检测任务,采用VOC与YOLO两种格式标注,涵盖两个类别,有助于提升模型在工业场景中的应用效果。 样本图展示的是一个包含1238张jpg图片的数据集,每张图片都对应有Pascal VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件作为标注。数据集中共有两类标注对象:crack(裂缝)与normal(正常),总共涉及了1743个矩形框用于标记。 具体来说: - crack类别下的矩形框数量为1099。 - normal类别的矩形框数量为644。 此数据集使用labelImg工具进行标注,主要任务是对图片中的物体进行画矩形框的分类操作。除了上述信息外,没有其他特别说明或要求。需要注意的是,提供者不对训练模型后的精度做出任何保证,仅确保提供的数据集内标记准确合理。
  • [][目标]轴承划痕缺陷VOC+YOLO1166,1).docx
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    本数据集提供用于轴承划痕缺陷检测的图像样本,包含1166张图片及标注文件,支持VOC和YOLO两种格式,有助于目标检测模型训练与评估。 轴承缺陷检测在工业领域至关重要,尤其是对于那些关键的旋转部件如轴承来说更是如此。因为这些设备的状态直接影响到整个机械系统的稳定性和安全性,早期发现并处理这些问题可以避免重大事故的发生,并且减少经济损失的同时保障人员的安全。 划痕是轴承表面常见的损伤形式之一。这种类型的损坏可能会导致应力集中、加剧磨损以及缩短使用寿命等问题。为了应对这一挑战,研究人员开发了专门用于检测这些缺陷的自动方法,而构建高质量的数据集则是实现这类技术的基础条件。 本数据集专注于识别轴承上的划痕问题,并包含1,166张图片,以Pascal VOC和YOLO两种格式提供。其中每一幅图像都经过准确标注,使用的是labelImg工具进行矩形框的绘制来标定目标物体的位置信息。“scratch”(即“划痕”)是唯一的一个分类标签,在整个数据集中共有1,166个这样的标记。 除了图片之外,此数据集还提供相应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。前者记录了每个标注的精确位置及类别详情;后者则以简洁的形式提供了目标边界框的信息,便于快速检测算法的应用。 在使用本数据集进行模型训练前,请注意制作者声明不对任何由此生成的具体模型性能作出保证承诺。也就是说尽管提供的数据质量较高,但最终结果还需依赖于所选算法的特性以及额外的数据和方法来进一步优化。 实践应用中,这样的资源可以被广泛用于机器学习与深度学习框架下的实验研究,在工业视觉检测、品质控制及自动化维护等场景中有显著的应用潜力。通过训练出高效的识别模型,能够实现对轴承表面缺陷如划痕的高度自动化的快速鉴定过程,从而降低人工检查的负担和误差率,并提高整个生产流程中的效率。 总的来说,这个专门针对轴承划痕问题的数据集为科研人员和技术工程师们提供了一个有价值的资源来开发及评估计算机视觉技术在工业检测领域的应用。随着数据集不断改进和完善以及算法优化的发展趋势下,未来有望实现更加精准且高效的缺陷识别解决方案以确保机械设备的安全稳定运行。
  • 电力系统变电站VOC+YOLO6042,21).zip
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    该资料提供一个包含6042张图像和21类别的电力系统变电站红外检测数据集,适用于目标检测任务,支持VOC及YOLO格式。 样本图的文件较大,请在电脑端资源详情页面下载。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含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):6042 标注数量(xml文件个数):6042 标注数量(txt文件个数):6042 标注类别总数为21,具体名称如下: - Arrester body - Arrester voltage equalizing ring - Breaker - Breaker connector - Breaker support insulator - Casing connector - Casing general hat - Casing porcelain sleeve - Casing pressure equalizing ring - Current transformer connector - Current transforme
  • 香烟瑕疵VOC+YOLO1972.zip
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    该数据集包含197张图片和两个类别的标注信息,采用VOC与YOLO兼容格式,适用于训练和评估香烟瑕疵检测模型。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):197 标注数量(xml文件个数):197 标注数量(txt文件个数):197 标注类别数:2 标注类别名称:[kongtou, yiwu] 每个类别标注的框数: - kongtou 框数 = 100 - yiwu 框数 = 97 总框数:197 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形框标记 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • 发电400VOC标签)
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    该数据集包含400张用于光伏发电板红外过热检测的高质量图像及其对应的VOC格式标注文件,旨在支持机器学习模型训练与优化。 数据包含404张光伏发电板的红外过热图像,并进行了VOC格式标签标注,所有图片均为原图。
  • VOC+Yolo),107,1.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件,涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供,便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面,数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合,总计有107幅图片,并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes(VOC)和You Only Look Once(YOLO)两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型,主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中,每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息,这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统,因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式,包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性,这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求,在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型(例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集)通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段:利用提供的训练集合(本例中为虾的107张图片),通过迭代优化来改进模型参数,从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优:使用验证集评估当前模型性能,并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段:最后,在未见过的数据上进行测试,确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别(即虾),这虽然简化了分类任务的复杂度,但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言,比如自动识别和计数海鲜产品等场合下,这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述,“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑,该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型,并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
  • 机场跑道用遥感VOC+YOLO81162).zip
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    本数据集包含8116张图片,旨在用于机场跑道检测任务,支持VOC和YOLO两种格式,涵盖两个类别。有助于提升遥感图像中的目标识别精度与效率。 样本图:请在电脑端资源详情查看并下载文件。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包括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):8116 标注数量(xml文件个数):8116 标注数量(txt文件个数):8116 标注类别数:2 标注类别名称: [机场, 跑道] 每个类别的框的数量: - 机场 框 数量 = 17251 - 跑道 框 数量 = 27810 总框数量:45061 使用工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形框绘制。 重要说明:暂无。
  • 拐杖(VOC+YOLO2778,1).7z
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    本数据集包含2778张图片,标注了单一物体类别——拐杖的数据,采用VOC及YOLO两种格式,适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的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):2778 标注数量(xml文件个数):2778 标注数量(txt文件个数):2778 标注类别数:1 标注类别名称:[whitecane] 每个类别标注的框数: - whitecane 框数 = 4635 总框数:4635 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:视频采集截图图片,场景类似,请参考相关博文。
  • 轮毂缺陷VOC+YOLO1445,7).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