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Kaggle上Severstal钢铁缺陷检测数据集(YOLO格式)

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简介：
本数据集来自Kaggle Severstal钢铁缺陷检测竞赛，包含用于训练和测试YOLO模型的图像及标注文件，助力工业自动化缺陷识别研究。 从Kaggle上的RLE格式转换过来的数据包含6666张图片及其标签。classes文件已包含在包内，可以直接用labelimg打开使用。数据集中的类别编号为1234，因为源文件的RLE标签里的分类就是这几个数字，并未声明这些数字具体对应哪种缺陷种类。 今年年初开始整理这个数据集，不过要在这个数据集中获得较好的训练结果似乎比较困难。

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  • Kaggle上Severstal钢铁缺陷检测数据集(YOLO格式)
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    本数据集来自Kaggle Severstal钢铁缺陷检测竞赛，包含用于训练和测试YOLO模型的图像及标注文件，助力工业自动化缺陷识别研究。 从Kaggle上的RLE格式转换过来的数据包含6666张图片及其标签。classes文件已包含在包内，可以直接用labelimg打开使用。数据集中的类别编号为1234，因为源文件的RLE标签里的分类就是这几个数字，并未声明这些数字具体对应哪种缺陷种类。 今年年初开始整理这个数据集，不过要在这个数据集中获得较好的训练结果似乎比较困难。
     
  • 谢韦尔钢铁缺陷数据集：Severstal-steel-defect
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    谢韦尔钢铁缺陷数据集（Severstal-Steel-Defect）包含用于检测钢铁生产过程中各类表面瑕疵的数据。该数据集旨在通过机器学习模型提升质量控制的准确性与效率，适用于图像分类任务。 该数据集包含4种类型的带钢表面缺陷，共有6666张图片，每张图片的像素尺寸为800×128，并且已经附有txt格式的标签文件，可以直接开始训练使用。
     
  • NEU钢铁表面缺陷数据集
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    NEU钢铁表面缺陷数据集是由东北大学研究团队创建的专业数据库，汇集了大量的钢铁表面图像样本及详细标注信息，旨在促进机器学习算法在自动检测和分类工业产品表面瑕疵方面的应用与发展。 基于机器视觉的表面缺陷检测设备已在多个工业领域得到广泛应用，包括3C产品、汽车制造、家电生产、机械加工、半导体与电子产业、化工行业、医药制造业以及航空航天及轻工等行业。其中，针对钢材表面缺陷的数据集NEU-CLS可用于分类和定位任务，它收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷：轧制氧化皮（RS）、斑块（Pa）、开裂（Cr）、点蚀表面（PS）、内含物（In）以及划痕（Sc）。该数据集中共有1,800张灰度图像，每一种类型的缺陷包含300个样本。
     
  • YOLO 3D打印缺陷检测数据集
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    简介：YOLO 3D打印缺陷检测数据集是一个专为3D打印行业设计的数据集合，包含多种类型的打印瑕疵样本。通过应用先进的计算机视觉技术，该数据集旨在提高自动化识别和分类制造过程中常见问题的效率与准确性，助力实现更加智能、高效的质量控制流程。 数据集包含5870个样本，并且所有图片均已标注为YOLO txt格式。这些数据被划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。该数据集适用于3D打印缺陷检测模型的机器学习、深度学习及人工智能研究，可在Python环境中使用PyCharm进行开发。
     
  • 钢轨表面缺陷检测的数据集-RSDDs
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    RSDDs数据集专注于铁路安全，专门用于检测钢轨表面的各种缺陷。该数据集包含大量标记图像，涵盖不同类型的损伤和瑕疵，适用于训练深度学习模型以提高轨道维护效率与准确性。 RSDDs数据集是专门用于钢轨表面缺陷检测的数据集合，它由两个精心策划的子数据集组成，每个子数据集都针对不同类型的铁路轨道。 Type-I RSDDs 子数据集： 这个子数据集专注于高速客运铁路（express rails）上的钢轨表面缺陷。该子数据集中包含67张高分辨率图像，每张图片尺寸为160像素宽和1000像素长，以捕捉细节丰富的缺陷特征。这些图像是从实际的高速客运铁路轨道采集而来，反映了在高速列车运行环境下钢轨所遭受的各种磨损与损伤情况。 Type-II RSDDs 子数据集： 不同于Type-I子数据集，Type-II收集自普通及重载货运铁路（common/heavy haul rails）。该子数据集中包含128张图像，每张图片尺寸为55像素宽和1250像素长，以适应在高负载、频繁使用的环境中检测钢轨表面缺陷的需求。这些图像是为了展示重载货运铁路轨道上的典型磨损与损坏情况而特别挑选出来的。 两个子数据集中的所有图像都经过精心选择，确保每张图片至少包含一个明显的钢轨表面缺陷特征，如裂纹、磨损和剥离等现象。背景设计复杂多样，模拟了实际操作环境下的变化多端性，并且增加了数据集的实用性和挑战度。
     
  • YOLOv8钢材缺陷检测及缺陷检测权重、数据集和QT界面GUI
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    本项目基于YOLOv8模型开发，旨在实现高效的钢材表面缺陷检测。通过定制化训练权重与专用数据集优化算法性能，并结合Qt框架构建用户友好的图形界面(GUI)，提供便捷的图像识别服务。 YOLOv8用于钢材缺陷检测的模型已经训练完成，并且包含各种类型的缺陷分类、PR曲线以及loss曲线。该系统附带的数据集通过lableimg软件进行标注，图片格式为jpg，标签分为xml和txt两种格式，分别存储在两个不同的文件夹中。 此外，还提供了一个使用PyQt开发的界面，可以用于检测图片、视频及调用摄像头，并有相应的选择项供用户操作。
     
  • 缺陷检测数据集
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    本数据集包含多种工业产品在生产过程中的图像和相关信息，旨在帮助识别并分类各种制造缺陷，提升产品质量控制效率与精度。 缺陷检测/瑕疵检测数据集包括含有瑕疵图片的训练集和验证集。