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电气类GIS局部放电缺陷检测数据集（含4243张图片和4个分类）.txt

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简介：
本数据集包含4243张图像，旨在用于检测电气设备中的局部放电缺陷，具有四个不同类别，适用于机器学习和模式识别研究。 电气类85的GIS局部放电缺陷检测数据集包含4243张图像和四个分类（电晕放电、悬浮放电、自由粒子、绝缘放电），适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究，例如目标检测、图像识别及深度学习等。数据集中没有标签信息，但提供了详细的类别说明以供参考。

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  • 电气类GIS局部放电缺陷检测数据集（含4243张图片和4个分类）.txt
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    本数据集包含4243张图像，旨在用于检测电气设备中的局部放电缺陷，具有四个不同类别，适用于机器学习和模式识别研究。 电气类85的GIS局部放电缺陷检测数据集包含4243张图像和四个分类（电晕放电、悬浮放电、自由粒子、绝缘放电），适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究，例如目标检测、图像识别及深度学习等。数据集中没有标签信息，但提供了详细的类别说明以供参考。
     
  • 电气类84. GIS局部放电缺陷检测数据集（含4243条记录及VOC标签）-第一部分.txt
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    本数据集包含4243条GIS局部放电缺陷检测记录及其VOC标签，旨在为电气设备的故障诊断和维护提供可靠的数据支持。 电气类84. GIS局部放电缺陷检测数据集（包含4243个样本及VOC标签）-第一部分介绍了四种类别：电晕放电、悬浮放电、自由粒子和绝缘放电，适用于电气工程专业在计算机视觉领域的研究工作，如目标检测、图像识别与深度学习等。该文件内含下载链接和提取码，用户可以放心下载使用。请注意，由于价格上限的原因，数据集被分为两个部分发布：第一部分为下载链接；第二部分则提供相应的提取码。希望各位能够理解这一安排。
     
  • 电气类84. GIS局部放电缺陷检测数据集（含4243条记录及VOC标签）-第二部分.txt
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    本数据集为GIS局部放电缺陷检测研究提供支持，包含4243条记录和详细的VOC标签信息，是电气领域的重要资源。 电气类84. GIS局部放电缺陷检测数据集（包含4243个样本及VOC标签）-第二部分。该数据集包括四种类别：电晕放电、悬浮放电、自由粒子和绝缘放电，适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别以及深度学习等。下载文件中包含有提取码供用户使用。第一部分为下载链接信息，第二部分则提供相应的提取码。由于价格上限限制，数据集被分为两个部分发布，请理解这一安排。
     
  • 电气类变电站缺陷检测数据集（含8000余张图片及voc标签）-第一部分.txt
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    本数据集包含超过8000张图像和对应的VOC格式标注文件，旨在辅助电气类变电站设备的缺陷检测研究与应用。这是系列数据集的第一部分。 内含变电站缺陷检测数据集，包含8000多张高清图片及VOC格式xml标签文件，类别包括20多种，涵盖人员安全、设备缺陷、异物等检测内容。此数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域进行研究，例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。 该数据集分为两个部分：第一部分为下载链接；第二部分包含提取码。由于价格上限限制，因此将两者分开提供，请理解这一安排。
     
  • 电气类变电站缺陷检测数据集（含8000多张图片及voc标签）-第二部分.txt
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    该文档为电气类变电站缺陷检测的数据集第二部分，包含超过8000张图像及其VOC格式标注文件，旨在支持相关研究和算法开发。 该数据集包含变电站缺陷检测的8000多张高清图片，并附带VOC格式xml标签，涵盖20多个类别，包括人员安全、设备缺陷及异物等。此资源适用于电气工程专业的计算机视觉应用领域研究，例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。 文档中包含下载链接与提取码信息，请放心下载使用。由于价格上限限制，文件分为两部分发布：第一部分为下载链接；第二部分为提取码。希望您能理解这一安排。
     
  • 电气类4：输电线路绝缘子缺陷检测用图像数据集
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    本数据集专为输电线路绝缘子缺陷检测设计，包含大量高质量标注图像，旨在提升电力系统巡检效率与准确性。 内含输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集，包含4500多张图片，并带有VOC格式的xml标签。类别分为insulator（绝缘子）和defect（缺陷）。该数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究，例如目标检测、图像识别及深度学习等。TXT文件内提供下载链接与提取码，可以放心下载使用。
     
  • 基于YOLO的轴承生产缺陷分类检测（数据集含568张图片，三类缺陷）
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    本研究采用YOLO算法对轴承生产中的三种常见缺陷进行高效识别与分类，利用包含568张图像的数据集训练模型，旨在提升生产线上的自动化检测能力。 基于YOLO11的轴承生产缺陷智能检测系统阐述了整个数据制作和训练可视化过程。
     
  • 变电站缺陷检测数据集(VOC+YOLO格式)含8307张图片，17个类别.7z
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    本数据集包含8307张图像及标注信息，涵盖17类变电站设备缺陷，适用于目标检测任务，采用VOC和YOLO双格式存储。压缩文件后缀为.7z。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式，并且不含分割路径的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）：8307 - 标注数量（xml文件个数）：8307 - 标注数量（txt文件个数）：8307 - 标注类别总数为17，具体名称如下： - bj_bpmh - bj_bpps - bj_wkps - bjdsyc - gbps - hxq_gjbs - hxq_gjtps - jyz_pl - kgg_ybh - sly_dmyw - wcaqm - wcgz - xmbhyc - xy - yw_gkxfw - yw_nc - ywzt_yfyc
     
  • 航空发动机缺陷检测数据集（VOC+YOLO格式），含291张图片和4个类别.7z
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    本数据集包含291张图片及四个类别的标注信息，采用VOC与YOLO格式存储，专为训练航空发动机缺陷检测模型设计。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式结合的方式（不含分割路径的txt文件，仅包含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：291张 标注数量：291个（包括xml和txt文件） 标注类别总数为4种： 标注类别名称分别为：“crease”、“damage”、“dot”、“scratch”。
     
  • 电气类104. 变电站红外图像数据集（含2652张图片）- 第一部分.txt
    优质
    本数据集为电气类研究资料之一，包含变电站内2652张红外图像，旨在支持设备热状态分析与故障诊断。这是第一部分。 电气类104. 变电站红外图像数据集（2652张+纯图片）-第一部分，适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别、深度学习等。 文件包含下载链接和提取码，您可以放心下载。该文档分为两部分：第一部分为下载链接；第二部分为提取码。由于价格上限的限制，因此分成了两个部分，请理解这一安排。