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YOLO算法用管道缺陷数据集-含1000张带标签图片（裂纹、孔、屈曲、碎片）.zip

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简介：
本资源包含一个用于训练和测试YOLO算法的管道缺陷图像数据集，内有1000张标记了四种常见缺陷类型的高质量图片。 YOLO系列算法目标检测数据集包含标签，可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已划分好，并附有配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10及yolo11等算法。 数据集中有两种格式的标签：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种格式分别保存在不同的文件夹中，且文件名末尾包含类别名称的一部分。 对于YOLO格式的标签： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始）。 - `` 和 `` 是目标框中心点相对于图像宽度和高度的比例值，范围为0到1之间。 - `` 和 `` 则是目标框的尺寸比例值。

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  • YOLO算法用管道缺陷数据集-含1000张带标签图片（裂纹、孔、屈曲、碎片）.zip
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    本资源包含一个用于训练和测试YOLO算法的管道缺陷图像数据集，内有1000张标记了四种常见缺陷类型的高质量图片。 YOLO系列算法目标检测数据集包含标签，可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已划分好，并附有配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10及yolo11等算法。 数据集中有两种格式的标签：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种格式分别保存在不同的文件夹中，且文件名末尾包含类别名称的一部分。 对于YOLO格式的标签： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始）。 - `` 和 `` 是目标框中心点相对于图像宽度和高度的比例值，范围为0到1之间。 - `` 和 `` 则是目标框的尺寸比例值。
     
  • 下水管道缺陷检测数据集（含7类标签，1717张图片，YOLO+VOC格式）.zip
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    本数据集包含1717张图像，涵盖七种类别标签，旨在用于训练和评估下水管道缺陷检测模型。以YOLO及VOC格式提供，便于研究者应用与开发。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹： 1. JPEGImages 文件夹存储了 1717 张 JPG 图片。 2. Annotations 文件夹包含了与图片对应的 1717 个 XML 标注文件。 3. labels 文件夹有用于 YOLO 格式的 1717 个 TXT 文本标注文件。 标签种类共有七种，分别为：chuanru（穿入）、cuokou（错口）、duiji（堆积）、laji（垃圾）、liefeng（裂缝）、nitu（泥土）和 shugen（树根）。每个类别对应的框数如下： - chuanru 框数 = 328 - cuokou 框数 = 200 - duiji 框数 = 884 - laji 框数 = 610 - liefeng 框数 = 836 - nitu 框数 = 187 - shugen 框数 = 356 总框数量为：3401。 图片的清晰度较高，且未经过数据增强处理。标签形状采用矩形框形式以实现目标检测和识别任务。 重要说明： 暂无其他特别需要声明的内容。 请注意，本数据集不保证用于训练模型或生成权重文件时的具体精度表现，仅提供准确合理的标注信息。
     
  • 管道缺陷检测的数据集：含超900张图片及标签
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    本数据集包含超过900张图像及其详细标注信息，专为训练管道缺陷检测模型设计，旨在提升检测精度和效率。 目标检测数据集在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，在工业检测、安全监控及自动驾驶等领域有着广泛的应用。本段落介绍的“管道缺陷检测数据集”包含超过900张用于训练和验证的图片及其对应的标注信息，为研究者与工程师提供了一个宝贵的学习资源。 该数据集特别适配于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型使用，因其高效准确及实时性强而被广泛应用于各种目标检测任务。本数据集中所有图像均已被处理成适合YOLO模型读取和使用的格式，并进行了相应的数据增强操作以提高其多样性与数量。 该数据集包括训练集和验证集两部分：前者用于让模型学习如何识别并定位管道中的缺陷，后者则在训练过程中评估性能表现。此外，还提供了一个show脚本帮助用户直观地查看边界框的绘制情况，并以此来评价检测效果的好坏。 目前，“defect”是唯一被定义的目标类别，在实际应用中这有助于提高工业设施的安全性与运行效率。通过学习不同缺陷类型的特征，模型能够更准确地区分并识别它们。 综上所述，该管道缺陷数据集不仅提供了大量高质量的标注图片和丰富的训练资源，还为开发高性能YOLO模型用于检测管道中的缺陷奠定了基础。
     
  • 管道缺陷检测的数据集：包含超过900张图片及标签
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    本数据集专为管道缺陷检测设计，内含逾900幅标注图像，旨在促进机器学习模型识别与分类管道各类损伤，助力提升工业安全标准。 目标检测数据集在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，在工业检测、安全监控以及自动驾驶等领域有着广泛的应用。本段落介绍的“管道缺陷检测数据集”包含超过900张用于训练和验证的图片及对应的标注信息，为研究者和工程师提供了一个宝贵的学习资源。 该数据集特别适配于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型。YOLO因其高效准确、实时性强而被广泛应用于各种目标检测任务中。本数据集已经处理成YOLO格式，这意味着可以直接用于训练YOLO模型。 此外，这些图片还经过了数据增强处理，通过旋转、缩放、平移和裁剪等操作增加了图像的多样性和数量，有助于提高模型的泛化能力。在管道缺陷检测这样的任务中，这可以确保模型能够识别各种不同的场景下的缺陷类型。 该数据集分为训练集和验证集两部分：训练集中包含大量用于学习的数据；而验证集则用来评估模型性能，并监测其对新数据的表现情况，以保证良好的泛化能力。为了便于用户更直观地了解这些图像中的目标检测效果，还提供了一个可视化脚本。 关于类别信息，“管道缺陷检测数据集”目前定义的唯一类别为“defect”，即各类可能存在的管道缺陷类型。通过详细标注和分类文件的支持，模型可以学习如何区分不同的缺陷特征，从而提高其在实际应用中的准确性和可靠性。 总而言之，这个高质量的数据集不仅提供了大量的训练与测试图片，并且格式适配性强、数据增强丰富。这为开发高性能的YOLO模型用于管道缺陷检测任务奠定了坚实的基础。
     
  • PCB板表面缺陷检测数据集-包含1000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本
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    该数据集包含了1000张用于PCB板表面缺陷检测的高质量图像，并附有VOC、COCO和YOLO格式的标注文件以及训练测试集划分脚本，适用于机器学习与深度学习研究。 ### 目标检测-PCB板表面缺陷检测数据集详解 #### 一、数据集概述 本数据集专为 PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）板表面缺陷检测而设计，包含1000张高质量的真实 PCB 板表面图片。这些图像涵盖了多种不同类型的 PCB 板，并且每一张都经过精心挑选和处理。它们包括俯视、正视以及旋转等视角的拍摄角度，旨在提高模型对各种视角下PCB板表面缺陷识别的能力。 #### 二、数据集内容及特点 1. **数据集构成**： - 图片总数：1000张。 - 缺陷类别：六种典型 PCB 板表面缺陷，包括缺孔（missing_hole）、鼠咬（mouse_bite）、开路（open_circuit）、短路（short）、毛刺(spur) 和多余铜 (spurious_copper)。 2. **数据集特点**： - 多样性：涵盖多种 PCB 类型和不同视角下的图像，提高了模型泛化能力。 - 高质量标注：使用 labelimg 标注工具进行精确标注，确保标注的准确性和一致性。 - 兼容多格式：提供 VOC、COCO 和 YOLO 三种主流目标检测数据集格式，方便用户根据需求选择合适的格式训练模型。 - 训练脚本支持：附带YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，并且支持GPU、CPU和Mac(M芯片)等多种计算平台。 #### 三、应用场景 - PCB表面缺陷检测：针对制造业中的PCB板制造过程，自动识别并分类各种类型的PCB板表面缺陷，提高产品质量控制效率。 - 通用工业场景：可作为其他与 PCB 相关的工业检测项目的补充数据集使用。 #### 四、数据集获取方式 该数据集托管在百度网盘上。具体下载链接和提取码会在相关文档中提供，请参考提供的PDF文件中的详细说明以获得访问权限。 #### 五、数据集使用建议 1. **预处理**：正式使用前，对图像进行缩放、归一化等操作可优化训练效果。 2. **模型选择**：根据任务需求选择合适的模型架构。YOLO系列因其速度快和精度高等优点，在目标检测领域广泛采用。 3. **参数调整**：通过调整学习率、批次大小等超参数来提升性能表现。 4. **评估测试集**：使用测试数据对训练完成的模型进行效果验证，确保其在实际场景中的有效性。 #### 六、标注说明 - 使用 labelimg 工具支持多边形和矩形框等多种方式标记缺陷类别。 - 每个类别的定义明确。例如，“missing_hole”表示缺少安装孔的情况；“mouse_bite”则指 PCB 板边缘被侵蚀的现象。 #### 七、训练脚本使用指南 1. **环境准备**：确保已安装YOLOv8或YOLOv5所需依赖，并配置好相应的计算资源（如GPU、CPU 或 Mac M芯片）。 2. **数据集准备**：按照指定格式组织图片和标注文件，例如对于 YOLO 格式，则需要将图像及其对应的 .txt 文件放置在正确目录下。 3. **运行脚本**：设置训练参数后启动训练过程。提供的脚本包含了常用的选项供调整使用。 通过以上详细介绍可以看出该数据集对 PCB 板表面缺陷检测的重要性及丰富的特性，无论是学术研究还是工业实践都极具价值。
     
  • YOLO算法用蜱虫数据集-含2400张标注图片.zip
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    本资源提供包含2400张标记图像的蜱虫数据集，适用于YOLO算法进行对象检测和识别研究。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，并可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已经划分好，包括一个配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10以及最新的yolo11算法。 数据集中有两种格式的标签：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种类型的标签分别保存在不同的文件夹中，且每个文件名末尾包含类别名称的一部分。对于YOLO格式的标签，其内容遵循以下结构： 其中： 表示目标类别的索引值（从0开始）。 和 分别表示目标框中心点在图像中的相对位置坐标（范围为0到1之间）。 和 则是相对于整个图像尺寸的目标框宽度和高度比例。
     
  • Yolo算法用石头剪刀数据集 - 15874张带标签图片(rock-paper-scissors-sxsw.zip)
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    本资源包含一个用于训练YOLO算法的石头、剪刀、布图像数据集，共有15874张带有标签的图片，适合进行物体检测和识别模型的开发与测试。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，并且已经划分好可以直接用于模型训练及验证测试。 每个标签的格式如下： 其中： - `` 表示目标类别的索引，从0开始计数； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像宽度和高度方向上的比例坐标值（范围为 0 到 1）； - `` 和 `` 表示以图像宽高比计算的目标框的尺寸。
     
  • PCB缺陷图像数据集-含693张JPG图片
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    本数据集包含693张JPEG格式的PCB（印刷电路板）缺陷图像，旨在为机器学习算法提供训练和测试资源，以提高对PCB缺陷检测的准确性和效率。 PCB缺陷数据集包含693个jpg文件。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
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    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集，包含7504张已标注图像，采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本（如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11）划分好。 数据集中有两种格式的标签：yolo格式（txt文件）和VOC格式（xml文件），分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始计数） - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值，这些数值是相对于图像宽度与高度的比例，并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例，同样也是以图像尺寸为基准计算得出。