路面缺陷检测数据集(适用于YOLOV5，含4类别)

简介：
本数据集专为YOLOV5设计，包含四种类别的路面缺陷图像，旨在提升模型在复杂路况下的识别精度与效率。 项目包括：路面缺陷检测数据（4类别），按照YOLOV5文件夹结构保存的数据集可以直接用于目标检测任务，无需额外处理。 图像分辨率为600*600的RGB图片，主要用于道路上的缺陷检测 【数据集介绍】包含四种类别的路面缺陷图像：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞和不规则裂缝 【数据总大小】74 MB 数据分为训练集和验证集两部分： - 训练集（datasets-images-train）包括841张图片及对应的841个标签txt文件。 - 验证集（datasets-images-val）包含231张图片及其相应的231个标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了一个可视化py脚本。只需随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录中。该脚本无需修改，可以直接运行。