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VOC格式标注的变电站缺陷检测数据集

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  •      文件类型:JPEG


简介:
本数据集包含大量以VOC格式标注的变电站设备缺陷图像,旨在促进电力系统智能运维研究和算法开发。 变电站缺陷检测数据集采用VOC格式进行标注: - 表计读数有错:bjdsyc,共657个文件。 - 表计外壳破损:bj_wkps,共481个文件。 - 异物鸟巢:yw_nc,共834个文件。 - 箱门闭合异常:xmbhyc,共368个文件。 - 盖板破损:gbps,共568个文件。 - 异物挂空悬浮物:yw_gkxfw,共679个文件。 - 呼吸器硅胶变色:hxq_gjbs,共1140个文件。 - 表计表盘模糊:bj_bpmh,共828个文件。 - 绝缘子破裂:jyz_pl,共389个文件。 - 表计表盘破损:bj_bpps,共694个文件。 - 渗漏油地面油污:sly_dmyw,共721个文件。 - 未穿安全帽:wcaqm,共467个文件。 - 未穿工装:wcgz,共661个文件。 - 吸烟:xy,共578个文件。

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客服
客服
  • VOC
    优质
    本数据集包含大量以VOC格式标注的变电站设备缺陷图像,旨在促进电力系统智能运维研究和算法开发。 变电站缺陷检测数据集采用VOC格式进行标注: - 表计读数有错:bjdsyc,共657个文件。 - 表计外壳破损:bj_wkps,共481个文件。 - 异物鸟巢:yw_nc,共834个文件。 - 箱门闭合异常:xmbhyc,共368个文件。 - 盖板破损:gbps,共568个文件。 - 异物挂空悬浮物:yw_gkxfw,共679个文件。 - 呼吸器硅胶变色:hxq_gjbs,共1140个文件。 - 表计表盘模糊:bj_bpmh,共828个文件。 - 绝缘子破裂:jyz_pl,共389个文件。 - 表计表盘破损:bj_bpps,共694个文件。 - 渗漏油地面油污:sly_dmyw,共721个文件。 - 未穿安全帽:wcaqm,共467个文件。 - 未穿工装:wcgz,共661个文件。 - 吸烟:xy,共578个文件。
  • 汽车图像:采用VOC
    优质
    本数据集为汽车缺陷检测设计,基于VOC标准进行标注,包含大量标记清晰的目标检测图片,旨在促进自动驾驶与智能车辆领域的研究。 目标检测数据集:汽车缺陷检测图像数据集【VOC标注格式】,数据保存按照文件夹形式存放,经测试可以直接用于目标检测任务,无需额外处理。 【数据集详情】包含3000多张图片及对应的xml标注文件和类别信息的json文件。 标签类别包括门外凹痕、发动机罩凹痕、车身面板凹痕等17个类别。
  • (VOC+YOLO)含8307张图片,17个类别.7z
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    本数据集包含8307张图像及标注信息,涵盖17类变电站设备缺陷,适用于目标检测任务,采用VOC和YOLO双格式存储。压缩文件后缀为.7z。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式,并且不含分割路径的txt文件,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):8307 - 标注数量(xml文件个数):8307 - 标注数量(txt文件个数):8307 - 标注类别总数为17,具体名称如下: - bj_bpmh - bj_bpps - bj_wkps - bjdsyc - gbps - hxq_gjbs - hxq_gjtps - jyz_pl - kgg_ybh - sly_dmyw - wcaqm - wcgz - xmbhyc - xy - yw_gkxfw - yw_nc - ywzt_yfyc
  • 瓷砖(含VOC和YOLO).zip
    优质
    该数据集包含了多种类型瓷砖的缺陷信息及其位置标注,同时提供VOC与YOLO两种格式注释文件,适用于训练机器学习模型识别瓷砖瑕疵。 【瓷砖瑕疵检测数据集VOC+YOLO标注.zip】是一个专为瓷砖瑕疵检测设计的数据集,其中包含了经过专业标注的信息,适用于深度学习模型的训练,特别是基于YOLO(You Only Look Once)的目标检测算法。该数据集旨在帮助开发更精准的自动化检测系统,以提升制造业的质量控制效率。 我们需要理解什么是数据集。在机器学习和计算机视觉领域,数据集是用于训练和验证模型的一组有标签的数据。在这个案例中,数据集包含了各种瓷砖图像,每张图片都标注了瑕疵的位置和类型,以便模型学习识别不同的瓷砖缺陷。 VOC(PASCAL Visual Object Classes Challenge)是一种广泛使用的数据集格式,它包含图像、类别、边界框等信息。VOC数据集的标注文件通常以XML格式存储,提供了每个目标对象的坐标、类别等详细信息。将数据转换为VOC格式意味着我们可以利用现有的VOC工具和库来处理和分析这些数据。 YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,其优势在于高效性和准确性,在单次前向传播过程中同时进行目标检测和分类。YOLO的标注文件通常包含每张图片的边界框坐标及对应的类别标签。将数据集转化为YOLO格式是为了更方便地用这种模型进行训练。 在压缩包中,“Annotations”目录可能包含了按照VOC格式标注的XML文件,这些文件记录了每张图片中的瑕疵位置。“labels”目录则可能包含YOLO格式的标注文本段落件,它们通常列出边界框坐标及相应的类别标签。 训练YOLO模型一般包括以下步骤: 1. 准备数据:将数据集分为训练集、验证集和测试集,确保模型在不同数据上都能表现良好。 2. 预处理:将图片缩放到YOLO模型所需的固定尺寸,并根据VOC或YOLO标注文件生成相应的训练标签。 3. 训练模型:使用预处理后的数据输入模型进行训练,调整超参数以优化性能。 4. 模型评估:在验证集上测试模型表现,通过调整模型结构和训练策略来提高准确率。 5. 测试与部署:在测试集上评估模型,在未知数据上的表现,并将其集成到实际应用中。 这个数据集是针对瓷砖瑕疵检测的宝贵资源。它可以帮助开发者训练和优化YOLO模型,实现更精确的自动检测,进而提升生产线的质量控制效率。通过理解和充分利用VOC和YOLO标注格式,我们可以有效地构建并训练出能够识别各种瓷砖缺陷的深度学习模型。
  • 光伏(含XML
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    本数据集包含大量光伏电池图像及其对应的XML文件标注,旨在用于训练和测试机器学习模型识别光伏电池的各种缺陷。 在IT领域内,目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,它涉及识别并定位图像中的特定对象。此数据集专注于光伏电池的缺陷检测,在太阳能行业的质量控制中至关重要。高效的光伏电池运行依赖于其表面无损,因此能够及时发现和修复这些缺陷对于提高能源生产效率及降低成本具有重要意义。 该数据集包含216张图片,并且每一张都配有相应的XML标注文件。这种格式通常用于存储结构化数据,在计算机视觉任务中常被用来表示图像的注解信息。在这种情况下,每个XML文件详细描述了图像中的目标边界框坐标及其类别标签。“损坏”和“无效”是此数据集中定义的两个主要缺陷类型。 构建一个有效的光伏电池缺陷检测模型通常需要深度学习算法的支持,比如经典的Faster R-CNN、YOLO(You Only Look Once)或现代的EfficientDet等。这些技术通过在大量带有注释的数据集上进行训练,来识别和定位不同类别的目标对象。在此数据集中,模型将被设计为能够区分并检测两种类型的光伏电池缺陷。 为了优化模型性能,在训练过程中首先需要对XML文件中的边界框信息进行预处理,并将其转换成可以用于深度学习算法的格式。随后,这些经过整理的数据会被划分为训练集和验证集以支持后续的学习过程及效果评估环节。在这一阶段中,损失函数会考虑定位误差(例如,IoU)以及分类错误来优化模型性能。 一旦完成训练流程,在新的未标注图像上测试该模型是必要的步骤之一,以便于评价其实际应用中的表现能力。常见的评估指标包括平均精度(mAP)、召回率和精确度等。如果验证集上的结果令人满意,则可以将此系统部署到光伏电池生产线中实现自动化缺陷检测功能,从而提高生产效率与产品质量。 总而言之,这个数据集为训练针对光伏电池缺陷的目标检测模型提供了基础条件。通过运用深度学习技术,我们能够构建出一个自动识别并定位电池表面瑕疵的高效体系,这对于推动太阳能产业进步及确保能源生产的稳定性和经济性具有重要意义。对于开发者来说,这是一个充满挑战且富有实践价值的任务。
  • 加载至VOC
    优质
    本段介绍如何将缺陷检测所需的数据集导入到VOC格式中,便于使用相关工具和框架进行图像标注与模型训练。 将缺陷检测的数据集加载到VOC中。
  • 路面(采用VOCxml文件,已划分为训练
    优质
    本数据集包含大量标记为XML格式的路面图像,依据VOC标准,专门用于训练和评估路面缺陷检测模型,涵盖训练及测试两部分。 项目包括路面缺陷检测数据(VOC格式的xml文件),已经划分成训练集和测试集。图像分辨率为600*600像素的RGB图片,用于目标检测的数据集。该数据集中包含4类道路缺陷:纵向裂纹、横向裂纹、坑洞及不规则裂缝。 【数据总大小】194 MB 【数据集详情】 - data目录下分为train和test两个主要子目录。 - train目录包括images文件夹(存放2264张训练图片)以及labels文件夹(包含对应的xml标注文件共2264个)。 - test目录同样包括images文件夹(565张测试图片)和labels文件夹(对应565个xml解释文件)。 【json文件】 - 提供了表示四个类别的json字典,方便查看数据集信息。 此外,项目中还包括一个用于可视化的Python脚本。用户可以随机选择一张图片输入该脚本来绘制边界框,并将结果保存在当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行。
  • 免费铁路轨道(采用COCO
    优质
    这是一个基于COCO标准注释格式的开源铁路轨道缺陷检测数据集,旨在促进轨道交通安全领域的研究与应用。 为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源。本数据集包括近距离铁道病害图像。如需更多相关数据集,请告知,作者会第一时间放出供学者研究。
  • 气类(含8000余张图片及voc签)-第一部分.txt
    优质
    本数据集包含超过8000张图像和对应的VOC格式标注文件,旨在辅助电气类变电站设备的缺陷检测研究与应用。这是系列数据集的第一部分。 内含变电站缺陷检测数据集,包含8000多张高清图片及VOC格式xml标签文件,类别包括20多种,涵盖人员安全、设备缺陷、异物等检测内容。此数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域进行研究,例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。 该数据集分为两个部分:第一部分为下载链接;第二部分包含提取码。由于价格上限限制,因此将两者分开提供,请理解这一安排。