Advertisement

铁路轨道缺陷检测数据集，含4278张原图及YOLOV8格式标注，涵盖裂缝与间隙等缺陷类型，详情请参见：http...

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

简介：
本数据集包含4278张铁路轨道缺陷图片及其YOLOv8标注信息，详细涵盖了裂纹和间隙等多种缺陷类型，适用于轨道检测研究。详情请查阅链接。 铁路轨道缺陷数据集包含4278张原始图片，支持YOLOV8格式的标注，能够识别裂缝、间隙等缺陷。详情可参考相关文章描述。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 铁路轨道缺陷检测数据集，含4278张原图及YOLOV8格式标注，涵盖裂缝与间隙等缺陷类型，详情请参见：http...
    优质
    本数据集包含4278张铁路轨道缺陷图片及其YOLOv8标注信息，详细涵盖了裂纹和间隙等多种缺陷类型，适用于轨道检测研究。详情请查阅链接。 铁路轨道缺陷数据集包含4278张原始图片，支持YOLOV8格式的标注，能够识别裂缝、间隙等缺陷。详情可参考相关文章描述。
     
  • 免费的铁路轨道缺陷检测数据集（采用COCO格式标注）
    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。
     
  • 风力发电机叶片缺陷检测图像数据集（含3584张图片，VOC标注，涵盖五种缺陷类型）
    优质
    本数据集包含3584张风力发电机叶片缺陷图像，采用VOC格式标注，全面覆盖裂纹、孔洞等五类典型缺陷，适用于深度学习模型训练与验证。 我们有3584张风力发电机缺陷图像数据集。这些图像经过增强处理（包括对比度变化扩充），以模拟不同环境下的航拍效果。标签格式采用VOC标准，具体类别及数量如下：漏油(OIL LEAKAGE)：753个；污秽物(dirt)：846个；掉漆(Paint)：2455个；侵蚀(LE-Erosion)：617个；胶带(PU-tape)：700个。
     
  • 高品质铁路轨道缺陷检测数据集（含1050张图片，6个类别）.7z
    优质
    本数据集提供高品质铁路轨道缺陷检测所需的图像资料，包含1050张图片及六大分类标签，旨在提升自动化检测系统的准确性和效率。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml标注文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：1050张 - 标注数量（xml）：1050个 - 标注数量（txt）：1050个 标注类别共6种： - cuowei (铁轨缝隙有石头) - duanlie (轨道断裂) - lieheng (轨道出现裂痕) - luoshansongdong (螺丝松动) - shaoluoshuan (少螺栓) - zhuoshang (轨道灼伤) 各类别标注框数： - cuowei：54个 - duanlie：553个 - lieheng：11个 - luoshansongdong：21个 - shaoluoshuan：780个 - zhuoshang：26个 总标注框数为1445。 使用工具为labelImg，对类别进行矩形框绘制。
     
  • RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集
    优质
    RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集是一个专门用于检测和分类铁路轨道表面各种损伤类型的高质量图像数据库，旨在提高轨道维护效率与安全性。 RSDDs铁轨表面缺陷数据集包含了用于检测和分析铁路轨道表面各种缺陷的图像和相关信息。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别并修复铁路轨道上的问题，从而提高运输安全性和效率。
     
  • 基于目标检测的钢铁表面缺陷识别：1800张图像及标注数据集支持六类缺陷检测
    优质
    本研究构建了一个包含1800张图片的数据集，用于训练和测试针对钢铁表面六种常见缺陷的目标检测模型。 钢铁表面缺陷数据集（NEU-DET）是一个适合初学者使用的目标检测数据集。该数据集包含多种钢铁表面缺陷类别，并以PASCAL VOC格式进行标注。此数据库主要用于识别钢铁表面上的各类目标缺陷。 对于一般的目标检测任务，通常需要数千甚至上万张图片的数据集才能达到较好的效果。NEU-DET上传了1800张图像和对应的标签文件，所有数据都是一一对应的关系。 如果需要对现有数据集进行扩充或定制化处理，请随时联系我。可以采用各种方法来增强数据集，例如模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换，或者基于深度学习的SRGAN增强技术。
     
  • 钢轨表面缺陷检测数据集：涵盖400张图片及八类缺陷，适合目标检测算法的训练和研究
    优质
    本数据集包含400张图像，覆盖八种不同的钢轨表面缺陷类型，旨在为科研人员提供高质量的目标检测算法训练与测试资源。 钢轨表面缺陷检测数据集包含400张图片及八种类别缺陷，适用于目标检测算法的训练与研究。该数据集以txt格式提供，便于进行目标检测应用。核心关键词包括：钢轨表面缺陷检测、数据集、400张图片、8种类别缺陷和txt格式。
     
  • 裂缝缺陷的桥梁数据集（COCO格式）.zip
    优质
    本资料提供了一个以COCO格式编排的桥梁裂缝缺陷图像数据集，旨在支持机器学习模型对桥梁结构损伤进行高效检测和分类。 桥梁裂缝缺陷数据集包含4500张左右的训练图像和200张左右的验证集图像，采用coco文件格式进行标注。这是一个用于图像分割的数据集。
     
  • 铁轨缺陷图像的YOLO标注
    优质
    本文介绍了针对铁轨缺陷检测的YOLO（You Only Look Once）模型标注方法，旨在提升铁路安全检查效率与准确性。通过高效精确地识别和标记铁轨表面的各种潜在危险缺陷，该研究为自动化的轨道维护系统奠定了坚实基础。 在现代铁路运输系统中，铁轨作为核心组成部分的重要性不容忽视。其安全性直接关系到列车运行的安全性。为了确保铁路系统的安全性和可靠性，定期检查与维护铁轨是必不可少的步骤之一。 随着计算机视觉和人工智能技术的进步，自动化检测方法已经成为一种趋势，并被广泛应用于各种行业领域之中，包括铁道运输业。本篇文章将重点介绍用于训练和验证铁轨缺陷检测算法的数据集建立过程以及YOLO标注方法的应用实践。 首先，构建高质量的铁轨缺陷数据集是至关重要的步骤之一。该数据集中包含大量经过人工精细标注后的铁轨图像样本。在采集阶段，需要确保拍摄到不同天气条件与光照强度下的高清晰度照片；预处理过程中则包括去噪、对比度增强等操作以提升图像质量并突出显示潜在缺陷特征。 YOLO（You Only Look Once）算法是一种流行的实时对象检测系统，在铁轨缺陷识别方面展现出了巨大潜力。相较于传统的两阶段检测方法，它采用了一种更加高效的方式——在单个神经网络中同时预测目标边界框及类别概率分布。随着技术不断进步，该算法已发展至YOLOv8版本，并且每一代更新都致力于提高准确度、速度以及模型泛化能力。 具体到实际应用时，使用训练好的YOLO模型可以快速识别出铁轨图像中的缺陷区域并提供相应的分类信息和位置坐标。这一过程涉及将待检测的铁轨图片输入至经过充分训练后的YOLO网络中进行分析预测，并筛选输出与特定类型轨道损伤相关的边界框及类别标签。 此外，深度学习领域的持续发展为优化和完善基于YOLO算法的铁轨缺陷检测提供了新思路和技术手段。例如结合卷积神经网络（CNN）提高特征提取能力、利用数据增强技术提升模型鲁棒性以及采用端到端训练策略减少误差传播等方法都被广泛探索和应用。 最后，文中提到的一个名为“Anotasi 1.v1i.yolov8”的文件很可能包含了使用YOLOv8算法进行标注的铁轨缺陷图像的具体信息。该命名方式表明它是一个经过特定版本处理后的、与铁路轨道损伤检测任务相关的数据集子集或注释文件。“Anotasi”一词在印尼语中意为“标注”，进一步证实了这一点。这个文件对于理解整个数据集的组织结构和使用方法具有重要意义。