Advertisement

钢筋端面计数的深度学习数据集

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

简介：
本研究构建了一个专门用于钢筋端面计数的深度学习数据集，旨在通过图像识别技术提高工程检测效率和准确性。 已将比赛提供的数据集转换为YOLO的txt格式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 钢筋端面计数的深度学习数据集
    优质
    本研究构建了一个专门用于钢筋端面计数的深度学习数据集，旨在通过图像识别技术提高工程检测效率和准确性。 已将比赛提供的数据集转换为YOLO的txt格式。
     
  • 部分基于深度学习的YOLO钢筋检测与识别计数数据集
    优质
    本研究开发了一种基于深度学习的YOLO模型，用于高效准确地检测、识别和计数建筑工地中的钢筋。通过构建专门的数据集，优化了钢筋定位精度及数量统计。 深度学习YOLO钢筋检测识别计数数据集（部分）：包含250张钢筋图像，所有图片均已使用YOLO格式完成标注。如需更多关于钢筋检测的YOLO数据集或其他任何类型的数据集，请通过私信联系。
     
  • 面向深度学习的口罩数据集
    优质
    本数据集专为深度学习设计，包含大量标注清晰的人脸带口罩图像，旨在促进口罩识别及相关面部表情研究。 适用于深度学习的口罩数据集包含850多张真人佩戴口罩的真实图片，并采用xml格式进行标注。
     
  • 人工智能钢筋计数的标注数据集
    优质
    本数据集专为训练和测试人工智能钢筋识别与计数算法而设计，包含大量经过精确标注的建筑结构图像及详细注释信息。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集共计包含569张VOC格式的训练集标注图片和85张测试集未标注图片。此部分为训练集标注文件，可用于钢筋计数算法开发工作。参考相关博客可以查看图片质量，可以根据需要决定是否下载。
     
  • 深度学习中的水面垃圾数据集
    优质
    本数据集专注于收集和标注各类水域中出现的生活与工业废弃物图像，旨在支持深度学习模型识别、分类水体污染物体的研究。 深度学习使用包含515张图片的数据集来训练水面垃圾的自动目标检测模型。
     
  • 深度学习的数据集标注
    优质
    深度学习的数据集标注涉及为训练模型准备高质量数据的过程，包括图像分类、目标检测等多种任务，是提升AI应用准确性的关键步骤。 主要用于图像中的目标检测，能够快速准确地标记出目标的具体位置，方便用户进行训练和测试工作，大大减轻了人工标注的工作量。
     
  • MNIST深度学习数据集.zip
    优质
    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集，包含大量标注的手写数字图像，适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型，1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像（数字0到9），背景为黑色，用数值0表示；字体为白色，并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度，值越接近1则表明颜色越白。
     
  • 人工智能钢筋盘点与计数的数据集（1-100）
    优质
    这个数据集包含了从1到100个不等的人工智能钢筋图像样本，旨在辅助训练机器学习模型进行精确的钢筋盘点和计数。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集中共有569张VOC格式的训练图片标注以及85张测试图片（无标注）。这部分内容包括第1至100张训练图像，均为钢筋横截面图，适用于开发钢筋计数算法。参考相关博客可以查看图片质量，以便决定是否符合需求再进行下载。
     
  • 人工智能钢筋计数数据集（第401至500组）
    优质
    该数据集包含了第401至500组的人工智能钢筋计数图像样本，旨在提升建筑行业自动化检测精度与效率。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集中共有569张VOC格式的训练图片和85张测试图片（未标注）。这部分内容包含第401至第500张训练图片，均为钢筋横截面图像，可用于开发钢筋计数算法。参考相关博客可以查看这些图片的质量，并根据需求决定是否下载使用。