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NEU-DET数据集(含1800张图片、1800个XML文件及1800个TXT文件)

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简介:
NEU-DET数据集包含1800张图像及其对应的标注文件,包括描述物体边界和属性的XML文件以及文本标签TXT文件,适用于目标检测任务。 东北大学(NEU)发布了一个表面缺陷数据库,其中包括1,800张灰度图像,涵盖了热轧钢带的六种典型表面缺陷:轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物以及划痕。每一种类型的缺陷包含300个样本,并且数据集为每个图像提供了注释信息,标注了其中的缺陷类别和位置。 该数据库包括以下内容: (1)1800张灰度图像 (2)与之对应的1800个VOC格式标签xml文件 (3)以及另外的1800个yolo格式标签txt文件。这些文本中,数字代表不同的缺陷类型: - 0 表示开裂(crazing) - 1 表示内含物(inclusion) - 2 表示斑块(patches) - 3 表示点蚀表面(pitted_surface) - 4 表示轧制氧化皮(rolled-in_scale) - 5 则表示划痕(scratches)。

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  • NEU-DET18001800XML1800TXT
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    NEU-DET数据集包含1800张图像及其对应的标注文件,包括描述物体边界和属性的XML文件以及文本标签TXT文件,适用于目标检测任务。 东北大学(NEU)发布了一个表面缺陷数据库,其中包括1,800张灰度图像,涵盖了热轧钢带的六种典型表面缺陷:轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物以及划痕。每一种类型的缺陷包含300个样本,并且数据集为每个图像提供了注释信息,标注了其中的缺陷类别和位置。 该数据库包括以下内容: (1)1800张灰度图像 (2)与之对应的1800个VOC格式标签xml文件 (3)以及另外的1800个yolo格式标签txt文件。这些文本中,数字代表不同的缺陷类型: - 0 表示开裂(crazing) - 1 表示内含物(inclusion) - 2 表示斑块(patches) - 3 表示点蚀表面(pitted_surface) - 4 表示轧制氧化皮(rolled-in_scale) - 5 则表示划痕(scratches)。
  • 钢材表面缺陷GC10-DET2294、2294XML2294TXT)(免费提供)
    优质
    简介:GC10-DET是一个包含2294张图片及其对应标注文件的数据集,专为检测钢材表面缺陷设计。每张图片附有详细的XML和TXT描述文件,旨在促进相关领域的研究与开发,现免费提供给学术界使用。 GC10-DET是一个在真实工业环境中收集的表面缺陷数据集,包含十种类型的表面缺陷:冲孔、焊缝、新月形缝隙、水斑、油斑、丝斑、夹杂物、轧坑、折痕以及腰部折痕。各类型的具体数量如下: - 冲孔:329个 - 焊缝:513个 - 新月形缝隙:265个 - 水斑:354个 - 油斑:569个 - 丝斑:884个 - 夹杂物:347个 - 轧坑:85个 - 折痕:74个 - 腰部折痕:143个 该数据集包含以下内容: (1)2294张灰度图像; (2)与之对应的VOC格式的xml文件共2294份; (3)以及用于标注缺陷类型的yolo格式txt文件,其中数字代码代表不同的表面缺陷类型: - 0:冲孔 - 1:焊缝 - 2:新月形缝隙 - 3:水斑 - 4:油斑 - 5:丝斑 - 6:夹杂物 - 7:轧坑 - 8:折痕 - 9:腰部折痕
  • 1800的烟雾,附带标签
    优质
    这是一个包含了1800张图片的烟雾图像数据集,并且每一张图片都带有详细的标注信息,便于研究和识别。 带标注的XML文件可以直接用于Yolov3。
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    RF-1800编程软件是一款专为RF-1800设备设计的高效编程工具,提供便捷的操作界面和强大的功能支持,适用于各种复杂项目的开发与调试。 RF-1800编程软件采用老款并口数据接口。
  • YOLO目标检测用钢材表面缺陷已准备完毕(1800标注).zip
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    本资源包含一个专为YOLO算法设计的钢材表面缺陷检测数据集,内有1800张高质量图像及其对应的标注文件,助力研究与开发工作。 资源描述:钢材表面缺陷数据集包含1800张图片,涵盖六种类型:crazing、inclusion、patches、pitted_surface、rolled-in_scale 和 scratches。 资源内容包括参数化编程技术,便于用户根据需求调整参数;代码编写思路清晰,并配有详细的注释说明。 适用对象为计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生,在课程设计、期末大作业及毕业设计中均可使用本数据集与相关源码进行研究和实践。 作者是一位资深算法工程师,拥有十年在Matlab、Python、C/C++ 和 Java 等多种编程语言以及YOLO目标检测算法仿真工作的经验。擅长领域包括计算机视觉、智能优化算法、神经网络预测模型开发及应用,信号处理技术,元胞自动机模拟实验设计和图像处理方法研究等众多方面,并乐于与他人分享知识和技术心得。
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