Advertisement

电力场景下的变电站火灾检测数据集采用VOC与YOLO格式进行分类, 共包含3098张图片, 分为两个类别

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

简介：
在探讨电力系统中变电站火灾检测技术的重要性时，标准化的专业数据集作为机器学习和深度学习领域中占据核心地位的关键资源。电力场景变电站火灾检测数据集VOC+YOLO格式3098张2类别这一专业术语定义了该领域的标准化 Annotation 数据库。该数据库总计包含3098张图片，并划分为火(fire)与烟(smoke)两个主要类别。其 Annotation 格式采用Pascal VOC与YOLO两种标准格式进行组织，并提供相应的Bounding Box Annotation文件以供模型识别使用。其中VOC格式不仅包含xml文件还提供对应的目标位置信息YOLO则通过txt文件直接记录Bounding Box坐标信息但不包括图像分割相关的Annotation细节。每种Annotation格式都完整记录了图片数量Annotation条目数量及分类信息等关键参数具体包括3098张图片数量2个Annotation类别以及6079个总Bounding Box数量等详细统计信息。Annotation过程采用矩形框标记方法对目标物体进行精确定位以提高后续模型识别效果Annotator强调此数据库仅提供基础级的数据支持使用者需自行负责模型训练后的性能评估及结果验证过程同时制作者也明确表示不对其训练所得模型性能作出任何承诺此数据库主要服务于基于视觉检测技术开发用于变电站火灾监测的智能系统建设通过该数据库开发者可训练出具备火烟识别能力的深度学习模型从而提升变电站监控自动化水平实现火灾预警与快速响应功能这对于保障电网安全运行具有重要意义随着电网智能化数字化建设进程加快火灾检测技术的发展已成为当前电力系统研究的重要方向而本数据库的发布恰逢其时为相关领域的研究工作提供了充足的数据支撑并助力技术进步在此基础上用户可通过预览图片与实际Annotation结果直观了解数据库设计特点及其质量评估标准从而判断是否适合自己开展相关研究或模型开发工作这种预览机制为用户提供了一个便捷的学习与评估平台有助于更高效地利用资源推进智能电网建设

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 猫行为检测数据集采用VOC与YOLO格式，包含5997张图片，共五个类别
    优质
    该资源为[数据集][目标检测]形式的“猫的行为识别”数据集，采用VOC与YOLO融合的格式，包含5,997张图片，涵盖5个分类类别。
  • 电力场景下的目标检测数据集（VOC+YOLO格式），含476张图片和5个类别，压缩包为.7z格式。
    优质
    本数据集包含476张电力场景图像，涵盖五种特定类别目标，采用VOC与YOLO兼容格式，并以.7z文件形式提供。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：476 标注数量（xml文件个数）：476 标注数量（txt文件个数）：476 标注类别数：5 标注类别名称：[damper, insulator, plate, spacer, tower] 每个类别标注的框数： - damper 框数 = 1501 - insulator 框数 = 310 - plate 框数 = 81 - spacer 框数 = 251 - tower 框数 = 252 总框数：2395 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 变电站缺陷检测数据集(VOC+YOLO格式)含8307张图片，17个类别.7z
    优质
    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
  • 电力系统变电站红外检测数据集（VOC+YOLO格式，含6042张图片，21个类别）.zip
    优质
    该资料提供一个包含6042张图像和21类别的电力系统变电站红外检测数据集，适用于目标检测任务，支持VOC及YOLO格式。 样本图的文件较大，请在电脑端资源详情页面下载。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含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)：6042 标注数量(xml文件个数)：6042 标注数量(txt文件个数)：6042 标注类别总数为21，具体名称如下： - Arrester body - Arrester voltage equalizing ring - Breaker - Breaker connector - Breaker support insulator - Casing connector - Casing general hat - Casing porcelain sleeve - Casing pressure equalizing ring - Current transformer connector - Current transforme
  • 电力场景输电线悬垂线夹检测数据集（VOC+YOLO格式，含2538张图片，2个类别）.7z
    优质
    该数据集包含2538张图像和两个类别的标注信息，以VOC及YOLO格式提供电力场景输电线悬垂线夹的检测数据，支持训练与评估相关识别模型。 数据集格式：Pascal VOC 格式+YOLO 格式（不包含分割路径的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)：2538 标注数量(xml 文件个数)：2538 标注数量(txt 文件个数)：2538 标注类别数：2 标注类别名称:[Yoke,Yoke Suspension] 每个类别标注的框数： Yoke 框数 = 1747 Yoke Suspension 框数 = 6149 总框数：7896 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注
  • 电力场景输电线路外部破坏检测数据集（VOC+YOLO格式，含5187张图片，6个类别）.zip
    优质
    本数据集包含5187张图片和6种类别标签，采用VOC及YOLO格式标注，旨在支持电力场景下输电线路外部破坏的检测与识别研究。 样本图：请在电脑端资源预览查看并下载。 重要说明：数据集包含1000多张原图及增强后的图片，并已全部标注完成。 数据格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅含jpg图片、VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量(jpg)：5187 标注数量(xml)：5187 标注数量(txt)：5187 类别数及框数： - 标注类别名称包括[backhoe, building, crane, tower, tree, truck] - backhoe 框数 = 2638 - building 框数 = 8789 - crane 框数 = 1322 - tower 框数 = 6954 - tree 框数 = 4009 - truck 框数 = 3922 总框数：27634 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记。
  • 考场作弊行为检测数据集（VOC+YOLO格式，含4413张图片，4个类别）.7z
    优质
    本数据集包含4413张图像，用于识别考试中的作弊行为，采用VOC和YOLO格式标注，涵盖4种类别，适用于训练检测模型。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的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)：4413 标注数量(xml文件个数)：4413 标注数量(txt文件个数)：4413 标注类别数：4 标注类别名称:[Cheatcode,Cheating,NonCheating,mobiledetrction] 每个类别标注的框数： - Cheatcode 框数 = 428 - Cheating 框数 = 8730 - NonCheating 框数 = 4022 - mobiledetrction 框数 = 3611 总框数：16791 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 电力场景输电线覆冰检测数据集（VOC+YOLO格式）148张1类别.zip
    优质
    文件体积过大，建议暂存在服务器中下载。在下载之前，请先访问资源详情页面，查看并下载所需内容。样本图片链接：https://blog..net/2403_88102872/article/details/143981057。数据集格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不包含分割路径的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）：148。标注数量（xml文件个数）：148。标注数量（txt文件个数）：148。标注类别数：1。标注类别名称：[ice]。每个类别标注的框数：ice类别共有214个框。总框数：214。使用标注工具：labelImg。采用labelImg工具进行标注。标注规则：对类别进行画矩形框。特别说明：本数据集不保证对训练的模型或权重文件精度有任何保证，数据集仅提供准确且合理标注。
  • 自然灾害检测数据集VOC+YOLO格式19151张4类别自然灾害检测数据集VOC+YOLO格式19151张4类别
    优质
    \n在当今的信息时代，机器学习和深度学习技术的快速发展，使得在计算机视觉领域对大规模、高质量的标注数据集的需求日益迫切。特别是在自然灾害检测领域，准确及时地识别和评估各种自然灾害事件具有重要的社会意义和实用价值。数据集作为机器学习模型训练的基础，其质量和多样性直接影响模型的性能。本文所述的自然灾害检测数据集正是为应对这一需求而设计。\n\n该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式，包含19151张标注图片，涵盖“倒树”、“滑坡”、“道路坍塌”、“石头”等四种类别的自然灾害。在标注方面，数据集采用labelImg标注工具进行图像中的特定灾害进行标注，并通过画矩形框的方式来指示灾害在图像中的具体位置。这种标注方式不仅直观、操作简便，而且非常符合实际应用中对于目标检测任务的需求。\n\n数据集的来源包括原始图片及其增强图片，其中原图约占数据集的1/3，剩下的2/3是经过图像增强处理后的图片。图片增强技术通常包括旋转、缩放、剪裁、颜色变换等方法，增强后的图片可提供给训练模型更多的视觉变体，帮助模型泛化，减少过拟合的风险，提高模型在真实世界中的鲁棒性和准确性。\n\n数据集中的每张图片都有对应的VOC格式的XML标注文件和YOLO格式的TXT标注文件，分别用于满足不同训练框架和算法的需要。VOC格式的XML文件通常包含目标的位置、尺寸、类别等信息，而YOLO格式的TXT文件以其简洁高效著称，更适合用于实时性强的目标检测算法。尽管数据集不包含分割路径的TXT文件，但其提供的图片及标注文件已足够为研究者提供丰富的信息资源，用于开发和评估目标检测模型。\n\n值得注意的是，数据集提供的19151张图片中，每个类别都包含了相当数量的样本。例如，“倒树”类别的框数为11037，“滑坡”类别的框数为7818，“道路坍塌”类别的框数为6416，“石头”类别的框数更是达到了25155，总计达到了50426个标注框。这一数字表明数据集具有相当的规模，能够提供给训练模型足够的学习样本，从而有望训练出性能优秀的检测模型。\n\n在使用该数据集进行模型训练之前，研究人员和工程师需要了解本数据集不包含对训练模型或权重文件精度的任何保证，用户需要自行评估数据集的合理性与准确性。此外，对于任何与数据集相关的问题，用户应自行解决，数据集的提供者不承担任何责任。在实际应用中，用户需要对数据集进行预处理，如图片的缩放、归一化，对标注文件进行解析等，使之适用于特定的模型和框架。\n\n为了展示数据集的应用效果，提供了少量图片的标注例子，这些例子可以帮助用户直观理解数据集的质量和标注的准确性。这不仅可以作为数据集质量和适用性的参考，也为用户学习如何使用该数据集提供了有力的示范。\n\n该自然灾害检测数据集集合了大量高质量标注图片，能够满足深度学习在自然灾害检测领域的研究和应用需求。尽管数据集的提供者对模型训练结果不提供保证，但其庞大的规模和丰富的类别覆盖，为研究者提供了一个宝贵的资源，有望促进相关技术的发展和应用。
  • 电力设备漏油检测数据集（VOC+YOLO格式，含338张图片，1个类别）.7z
    优质
    这是一个包含338张图像的数据集，用于电力设备漏油的视觉对象检测任务，采用VOC和YOLO兼容格式，专注于单一类别识别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的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）：338 标注数量（xml文件个数）：338 标注数量（txt文件个数）：338 标注类别数：1 标注类别名称：[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 372 总框数：372 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。