Advertisement

YOLO焊缝检测数据集-Dataset-11.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含大量用于训练和评估YOLO模型在焊缝检测任务上的表现的图像样本，涵盖多种工业场景及焊缝状态。 YOLO焊缝检测数据集用于评估焊缝的质量。该数据集采用YOLO和VOC格式标签。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLO焊缝检测数据集-Dataset-11.zip
    优质
    本数据集包含大量用于训练和评估YOLO模型在焊缝检测任务上的表现的图像样本，涵盖多种工业场景及焊缝状态。 YOLO焊缝检测数据集用于评估焊缝的质量。该数据集采用YOLO和VOC格式标签。
     
  • YOLO烟雾检测数据集（smoke-dataset-5269.zip）
    优质
    该数据集包含YOLO格式的烟雾检测图像，旨在支持开发高效的火灾预警系统。内含多种环境下的烟雾样本，助力算法训练与优化。 YOLO烟雾检测数据集仅对图像中的烟雾进行了标注，类别为smoke，标签格式提供VOC和YOLO两种格式。该数据集中共有52693张图片，可以直接用于基于YOLO算法的烟雾检测任务中。
     
  • YOLO火焰检测数据集（fire-dataset-6602.zip）
    优质
    YOLO火焰检测数据集包含超过6000张图片和对应标注，旨在训练实时火焰识别模型。该数据集适用于火灾预防系统及视频监控等领域研究。 YOLO火焰检测数据集仅对图像中的火焰进行了标注，类别标记为fire，标签格式提供VOC和YOLO两种形式。该数据集中包含66023张图片，并可以直接用于基于YOLO算法的火焰检测任务。此外，还提供了适用于YOLOv5训练的权重文件。
     
  • YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip
    优质
    本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。
     
  • 行人目标检测数据集（YOLO-People-Detection-Dataset-1）.zip
    优质
    这是一个专门用于行人目标检测的数据集，包含多种场景下的行人图像，旨在优化和评估如YOLO等算法在行人识别任务中的性能。下载后请根据说明使用。 数据集包含7000多张YOLO行人目标检测图片，并已按照train、val、test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好：names: [Person]，train: ./train/images, val: ./valid/images, test: ./test/images。yolov5、yolov7和yolov8等算法可以直接使用此数据集训练模型，并参考相关博客中的数据集和检测结果。
     
  • YOLO车辆检测验证数据集 car-dataset-val.rar
    优质
    该数据集为YOLO算法设计，包含大量用于验证阶段的车辆图像，旨在优化模型在复杂场景下的目标检测性能。 该数据集用于YOLO车辆检测任务，包含训练集13,339张图片和验证集7,183张图片。分类包括car（汽车）、van（厢式货车）、others（其他）以及bus（公共汽车），共计四个类别。标签格式支持txt文本段落件及xml标注文件两种形式。
     
  • YOLO水泥建筑结构裂缝检测数据集
    优质
    YOLO水泥建筑结构裂缝检测数据集是一个专为识别和定位混凝土结构中裂缝设计的数据集合，适用于训练机器学习模型以提高建筑安全评估效率。 YOLO水泥建筑物裂缝检测数据集包含超过2000张使用lableimg软件标记的真实场景高质量图片，格式为jpg。标签有两种形式：VOC格式和yolo格式，并分别存储在两个文件夹中，可以直接用于基于YOLO系列的建筑物裂缝检测任务。该数据集涵盖了丰富的应用场景，目标类别仅为crack一种类型。
     
  • 焊缝质量检测的YOLOv7模型+权重+标注数据集
    优质
    本项目提供了一种基于YOLOv7算法的焊缝质量检测解决方案，包括预训练模型、权重文件及详细的标注数据集，旨在提高工业焊接过程中的缺陷识别精度和效率。 YOLOv7用于焊缝质量检测的模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线等相关数据。该模型使用lableimg软件标注的数据集进行测试，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在不同的文件夹中。数据集及检测结果可参考相关文献或文章中的说明。
     
  • 管道焊缝质量检测数据集（VOC+YOLO格式，含1134张图片，2个类别）.7z
    优质
    本数据集包含1134张用于管道焊缝质量检测的图像，涵盖两个关键类别，并采用VOC和YOLO两种格式标注，适用于机器学习与深度学习研究。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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）：1134 标注数量（xml文件个数）：1134 标注数量（txt文件个数）：1134 标注类别数：2 标注类别名称：bad,good 每个类别标注的框数： - bad 框数 = 565 - good 框数 = 431 总框数：996 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无特别说明
     
  • 目标检测数据集（三）Drone-Dataset-3.zip
    优质
    Drone-Dataset-3 是一个专门用于无人机场景下的目标检测的数据集。包含丰富的图像和精确标注，适用于研究与开发高性能的无人机视觉算法。 目标检测无人机数据集之三包含1万多张无人机飞行图片，适用于小目标检测与跟踪任务。图像中的目标较小，类别名为drone，并提供了YOLO格式和VOC两种标签格式（即txt和xml）。这是无人系列的第三个数据集，且不与前两个上传的数据重复，有需求的朋友可以放心下载使用。