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设备部件检测的可见光图像数据集(含1035张图片,VOC标签,涵盖白天和夜晚场景)

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简介:
本数据集包含1035张设备部件的可见光图像,提供详细的VOC格式标注信息,覆盖了不同时间段的拍摄场景,适用于多种计算机视觉任务。 由于平台上传大小限制,现提供设备检测可见光图像数据集的网盘下载链接。该数据集中包含1035张四类设备的可见光图像及五类目标,并使用labelimg软件进行标注,标签格式为VOC。各类标签数量如下:隔离开关(570),避雷器(586),电压互感器(794),电流互感器(1018),断路器(662)。请注意该数据集不含缺陷信息,仅可用于部件检测。

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客服
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  • 1035VOC
    优质
    本数据集包含1035张设备部件的可见光图像,提供详细的VOC格式标注信息,覆盖了不同时间段的拍摄场景,适用于多种计算机视觉任务。 由于平台上传大小限制,现提供设备检测可见光图像数据集的网盘下载链接。该数据集中包含1035张四类设备的可见光图像及五类目标,并使用labelimg软件进行标注,标签格式为VOC。各类标签数量如下:隔离开关(570),避雷器(586),电压互感器(794),电流互感器(1018),断路器(662)。请注意该数据集不含缺陷信息,仅可用于部件检测。
  • 明厨亮灶-阳厨房-老鼠共3362)包VOC、YOLO及JSON格式.7z
    优质
    该数据集包含3362张图片,涵盖白天与夜晚场景下的餐厅后厨状况,重点用于老鼠的识别与监测。提供VOC、YOLO及JSON三种标注格式,适用于训练机器学习模型以实现明厨亮灶目标。 明厨亮灶_阳光厨房白天夜晚老鼠检测数据集(适用于课程作业、设计、比赛及实际项目) 【应用领域】:本数据集可用于开发明厨亮灶监控系统、阳光厨房监控系统以及老鼠检测抓拍告警系统的相关研究和实践中。 【数据集说明】:该数据集中包含3362张图像,记录了白天与夜晚的老鼠活动情况。此数据集是在博主进行“阳光厨房”实际项目时所收集的高质量图片资料。标注精确、背景丰富且目标分布均匀,适合多种目标检测算法的应用需求,并提供voc(xml)、yolo(txt)和json三种格式标签文件。 【备注】:本上传的数据均为博主在实际工作或实验中使用过的高质量数据集,请放心下载并应用到您的项目当中。如有任何问题欢迎留言咨询。
  • 接触网绝缘子缺陷400余VOC
    优质
    本数据集专注于夜间环境下接触网绝缘子缺陷检测,包含超过400幅图像及其对应的VOC格式标注文件,为相关研究提供有力支持。 数据集包含400多张接触网绝缘子图像,这些图片已经按照正常与缺陷两种状态进行了标注,并使用VOC格式的标签。
  • 输电线路异物230VOC
    优质
    本数据集包含230张图片及其对应的VOC格式标注文件,专门用于训练和测试输电线路异物检测算法模型。 数据集包含230张输电线路异物图像原图,并对其中的异物进行了标注,标签格式为VOC格式。
  • 用于电力绝缘油泄漏300余VOC
    优质
    本数据集包含超过300幅图像及其对应的VOC标注信息,专门针对电力设备内部绝缘油泄露问题设计,旨在支持相关故障诊断研究与应用。 电力设备内部绝缘油泄漏检测图像数据集(包含300多张图片及VOC标签)。
  • VOC牛目1000
    优质
    本数据集包含1000张针对天牛的目标检测图像,旨在提升基于VOC标准的机器学习模型在识别和定位天牛方面的性能与精度。 目标检测VOC数据集包含1000张天牛图片的手动标注数据。
  • 输电施异物168VOC注)
    优质
    该数据集专为输电设施异物检测设计,包含168张高质量图片及对应的VOC格式标注文件,有助于推动电力系统安全维护领域的机器学习研究与应用。 数据内容包括168张变电站及输电线路异物图像,已经对图像中的异物进行了标注,标签格式为VOC格式。
  • 伏发电板红外过热400VOC
    优质
    该数据集包含400张用于光伏发电板红外过热检测的高质量图像及其对应的VOC格式标注文件,旨在支持机器学习模型训练与优化。 数据包含404张光伏发电板的红外过热图像,并进行了VOC格式标签标注,所有图片均为原图。
  • VOC塔吊目2559
    优质
    本数据集包含2559张图像,专为VOC格式设计,旨在提升塔吊在复杂环境中的目标检测精度与效率,适用于研究和开发高性能视觉识别系统。 数据集格式:Pascal VOC(不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件,仅包含jpg图片及其对应的xml标注) 图片数量(jpg文件个数):2559 标注数量(xml文件个数):2559 标注类别数:1 标注类别名称:tadiao 每个类别的标注框数:tadiao count = 2936 使用工具:labelImg 标注规则:对目标类别进行矩形框标记 重要说明:无特别声明 特别声明:本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证,仅确保提供的标注准确且合理。