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深度学习中的桥梁裂缝图像数据集

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简介：
该数据集专注于收集和标注桥梁裂缝的图像，用于支持深度学习模型训练与评估，促进桥梁健康监测技术的发展。 桥梁裂缝图像数据集包含2068张图片，总大小为266MB。该数据集分为训练集、验证集和测试集： - 训练集：1324张图片 - 验证集：413张图片 - 测试集：331张图片

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  • 深度学习中的桥梁裂缝图像数据集
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    该数据集专注于收集和标注桥梁裂缝的图像，用于支持深度学习模型训练与评估，促进桥梁健康监测技术的发展。 桥梁裂缝图像数据集包含2068张图片，总大小为266MB。该数据集分为训练集、验证集和测试集： - 训练集：1324张图片 - 验证集：413张图片 - 测试集：331张图片
     
  • 桥梁裂缝图片数据.7z
    优质
    该文件桥梁裂缝图片数据.7z包含一系列用于检测和分析桥梁结构中裂缝情况的图像资料，旨在帮助工程师评估桥梁的安全性和维护需求。 桥梁裂缝图像数据.7z
     
  • 裂缝缺陷的桥梁数据集（COCO格式）.zip
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    本资料提供了一个以COCO格式编排的桥梁裂缝缺陷图像数据集，旨在支持机器学习模型对桥梁结构损伤进行高效检测和分类。 桥梁裂缝缺陷数据集包含4500张左右的训练图像和200张左右的验证集图像，采用coco文件格式进行标注。这是一个用于图像分割的数据集。
     
  • 基于深度学习的图像分割在道路裂缝数据集中的应用
    优质
    本研究运用深度学习技术对道路裂缝进行图像分割分析，旨在提高裂缝检测精度与效率，为道路维护提供科学依据。 我有一份包含两万张道路裂缝图像的数据集，并使用Labelme工具对其中的250张进行了标注，生成了对应的json文件，可以直接用labelme打开。此外，我还编写了一个python程序来批量将这250张已标注好的图片转换成mask图像，这些数据可以用于进行图像分割任务。如果有需要查看该批量化处理json文件以生成mask图像的代码，请联系我获取相关资源。
     
  • YOLO桥梁裂纹检测数据集
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    YOLO桥梁裂纹检测数据集是一款专为实时检测桥梁结构中细微裂缝而设计的数据集合，采用先进的YOLO算法优化模型训练，旨在提高基础设施安全评估效率。 1. 桥梁裂缝检测数据集 2. 包含VOC格式标签和YOLO格式标签的桥梁裂缝图像数据集，分别保存在两个文件夹中，图片质量高，并使用labelimg进行精细标注，可以直接用于YOLO算法的道路、桥梁裂缝检测。 3. 数据集中共有1600多张图像。 该数据集可参考相关博客文章以了解更多信息和检测结果。
     
  • 深度学习中的钓鱼图像数据集
    优质
    本数据集专为深度学习研究设计，包含大量标注清晰的钓鱼活动相关图片，旨在促进渔业监控及生态保护领域的算法开发与应用。 包含六百余张钓鱼图像数据，这些数据已经过简单清洗和筛选，适用于深度学习模型的测试、训练以及目标检测算法。
     
  • 路面裂缝图像分割数据集
    优质
    本数据集包含大量路面裂缝高清图片，旨在通过机器学习技术实现高效准确的裂缝识别与分类，促进道路维护工作的智能化。 道路裂缝图像分割数据集已经划分好了训练、测试和验证集。
     
  • 深度学习中的救生衣图像数据集
    优质
    本数据集专为提升深度学习模型在救生衣识别任务上的性能而设计，包含大量标注清晰的图像样本，适用于目标检测与分类研究。 包含五百多张救生衣图像数据，可用于深度学习模型的训练与测试，并适用于YOLO等目标检测或图像分割算法。
     
  • 深度学习中的摔倒姿态图像数据集
    优质
    本数据集专注于收集与分析人类摔倒时的姿态图像，旨在为深度学习研究提供宝贵资源，助力开发更有效的跌倒检测系统。 Falling Posture Image Dataset（摔倒姿态图片数据集）来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛。
     
  • 深度学习中的猫狗图像分类数据集
    优质
    本数据集专为深度学习中识别猫与狗设计，包含大量标注图片，用于训练和测试图像分类算法模型。 猫狗数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含25000张图片，测试集则有12500张图片。这个数据集适合初学者尝试使用。