焊接表面缺陷图像的目标检测数据集（YOLOV5目录格式，含10类及训练/验证集）

简介：
本数据集采用YOLOV5目录格式，包含10种类别的焊接表面缺陷图像，分为训练和验证两部分，适用于目标检测模型的训练与评估。 项目包含：铝片表面缺陷图像目标检测（4类别），数据集分为训练集、验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测任务。 图片分辨率为2048*1000的RGB格式，该数据集是焊接表面缺陷的数据集合，包含穿孔、折痕、压痕等十类别缺陷图像。 【数据总大小】918MB（分为训练集和验证集） - 训练集：datasets-images-train 包含 1836 张图片及对应的标签 txt 文件。 - 验证集：datasets-images-val 包含 458 张图片及其对应标签的 txt 文件。 【类别文本段落件】提供了包含所有类别的txt文档，便于识别和分类处理。 为了方便查看数据，项目中提供了一个可视化py脚本。该脚本能随机选取一张图片并绘制边界框，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使用。