建筑墙壁损伤缺陷检测是一个专门针对建筑物墙面的损伤和缺陷识别和分类的领域。随着计算机视觉技术的发展，利用深度学习和机器学习方法对建筑物的损伤缺陷进行检测已经成为可能。为支持这一研究和应用，现有一个专门的数据集，命名为“建筑墙壁损伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6872张19类别”。 该数据集采用两种通用的数据标注格式：Pascal VOC格式和YOLO格式。Pascal VOC格式是计算机视觉领域常用的数据集格式，包含图片文件（jpg）和相应的标注文件（xml），而YOLO格式是用于训练YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的数据格式，包含图片文件（jpg）和对应的标注文件（txt）。需要注意的是，此数据集不包含分割路径的txt文件。 数据集共包含6872张图片，每张图片都有对应的标注信息。这些图片和标注信息被分为19个不同的类别，每个类别都用一个唯一的字符串标识。标注类别名称包括但不限于：ACrack、Bearing、Cavity、Crack、Drainage、EJoint、Efflorescence、ExposedRebars、Graffiti、Hollowareas、JTape、PEquipment、Restformwork、Rockpocket、Rust、Spalling、WConccor、Weathering、Wetspot。每个类别对应的矩形框数量不一，例如“Cavity”类别有8119个标注框，“Rust”类别有12844个标注框等。总共有54179个标注框，说明了数据集中每个类别图像缺陷的详细分布。 该数据集通过使用标注工具labelImg来完成数据的标注工作。在进行标注时，会对各类缺陷进行矩形框标注。此类标注方式有利于训练目标检测模型，使其能够学习如何识别和定位不同类别的损伤缺陷。 此外，数据集的制作团队明确表示，该数据集仅提供准确且合理标注的图片，不对通过使用该数据集训练得到的模型或权重文件的精度进行任何保证。同时，数据集提供了图片预览以及标注例子，以帮助研究人员和开发者更好地理解和使用数据集。 该数据集可以广泛应用于建筑安全检测、城市基础设施维护、历史遗迹保护以及相关领域的研究和实际工程中。利用该数据集训练得到的模型可以实现自动化检测，提高检测效率和准确性，为建筑安全和维护工作提供强有力的技术支持。

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手语检测数据集VOC+YOLO格式9648张80类别，这个数据集的特点在于其规模和格式。它包含了9648张jpg格式的图片，并且这些图片都配有对应的标注文件，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。VOC格式广泛应用于目标检测领域，而YOLO格式则因其速度快、效率高而受到许多研究者的青睐，两者结合使得该数据集能够同时满足学术研究和工程实践的需求。 数据集包含了80种不同的手语类别，涵盖了人们在日常交流中常见的手势。这些手语类别具有广泛性和实用性，例如包含了食物、饮料、餐具、支付方式、日常问候等类别。每个手势类别都有相应的标注信息，包括了该类别在图片中的具体位置，以框的形式表现出来。这种详细而具体的标注方式，对于机器学习和深度学习模型的训练来说是非常重要的，它能够帮助模型准确学习和识别各种手势。 具体到每个类别的标注框数量，例如"additional"类别有133个框，"alcohol"类别有107个框，直到"what"类别，每个类别都明确标注了具体数量。标注框的数量在一定程度上反应了该手势类别的复杂性和出现频率，这对于评估模型在不同类别的检测准确性和泛化能力尤为重要。 此外，数据集的标注类别名称详细列举了所有80个类别，而且特别注明了YOLO格式类别顺序不是按照列表顺序，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准。这样的说明使得使用该数据集的研究者或开发者可以明确了解如何使用标注信息，确保模型的训练过程准确无误。 这个手语检测数据集的详细信息包括图片和标注的数量、格式和类别名称等，为进行手语识别、手势检测研究的专业人士提供了宝贵的资源。通过使用这个数据集，可以开发出更准确、高效的模型，进而推动手语识别技术的发展，让听障人士在与他人交流时获得更便捷的技术支持。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144196612 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 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 标注类别数：21 标注类别名称:["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

样本图参考：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143498506，文件太大放服务器了，请先到资源详情查看然后下载 重要说明：数据集有部分是增强的，就是4张图片拼接成一张的，请查看图片预览，确认符合要求再下载 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)：4629 标注数量(xml文件个数)：4629 标注数量(txt文件个数)：4629 标注类别数：4 标注类别名称:["Heavy Damage","Minor Damage","Moderate Damage","Undamage"]

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

一、基础信息 数据集名称：塑料目标检测数据集 图片数量： 训练集：138张图片 分类类别： Plastic（塑料） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式： 图片来源于实际采集，常见图像格式如JPEG。 二、适用场景 塑料物品识别系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建AI模型自动检测塑料物品，应用于垃圾分类、回收自动化系统等场景。 工业制造检测： 在生产线或质量控制中，识别塑料材料或部件，提升制造效率和准确性。 环境废物监测： 用于识别塑料污染或废物，支持环境清理项目或可持续性研究。 三、数据集优势 精准标注： 标注采用YOLO格式，边界框定位精确，类别标签一致，确保模型训练可靠性。 任务适配性强： 兼容主流目标检测框架（如YOLO），可直接加载使用，支持快速模型开发。 实用性强： 数据集专注于塑料检测类别，提供真实场景图像，便于模型学习和实际部署应用。

在智慧农业领域，作物成熟度的精准判别是实现高效生产管理的核心环节。针对番茄这类规模化种植的果蔬作物，基于计算机视觉与机器学习的自动化检测技术正成为解决传统人工分拣效率低、主观性强等问题的关键方案。YOLO作为目标检测领域的主流算法，以其卓越的实时性与检测精度，为农业场景下的大规模图像数据处理提供了理想的技术框架。 本数据集聚焦番茄成熟度检测任务，包含5560张精细标注的图像，完整覆盖绿果（未成熟）、半熟（半成熟）、完熟（完全成熟）三个核心成熟阶段。标签体系精准定义了番茄的成熟状态，为YOLO模型的训练提供了高质量标注数据，确保模型能精确识别不同成熟阶段的视觉特征——绿果呈现均匀青绿色，半熟果实可见红绿斑驳的转色过渡，完熟果实则以鲜艳红色为主色调。 在农业生产实践中，成熟度检测模型的精准度直接影响采收时机决策与果实品质分级，对降低人工成本、减少采收损耗、提升商品果率具有重要意义。

“基于YOLO V8的金属表面缺陷检测识别系统——从源代码到实际应用的完整解决方案”,"基于YOLO V8的金属表面缺陷智能检测与识别系统：Python源码、Pyqt5界面、数据集与训练代码的集成应用报告及视频演示",基于YOLO V8的金属表面缺陷检测检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】 有报告哟 视频演示： 金属表面缺陷的及时检测对于保障产品质量和生产安全至关重要。 然而，传统的人工检测方法往往效率低下、耗时长，并且容易受主观因素影响。 为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习技术的金属表面缺陷检测系统。 本项目采用了Yolov8算法，这是一种高效的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出各种目标。 我们将其应用于金属表面缺陷的检测，旨在实现对金属表面缺陷的自动化检测和识别。 数据集的选择是本项目成功的关键之一。 我们收集了大量金属表面缺陷图像，这些数据为模型的训练提供了充分的支持，确保了模型在各种情况下的准确性和稳定性。 在训练过程中，我们采用了迁移学习的方法，利用预训练的Yolov8模型，并结合我们的金属表面缺陷数据集进行了进一步的微调和优化。

金属表面缺陷检测数据集 一、基础信息 数据集名称：金属表面缺陷检测数据集 图片数量： 训练集：12,027张图片 验证集：1,146张图片 测试集：572张图片 总计：13,745张工业制造场景中的金属表面图片 分类类别： - 边缘毛刺（EDGEBURR） - 边缘凹痕（EDGEDENT） - 长划痕（LONGSCRATCH） - 点蚀群（PITSCLUSTER） - 点蚀点（PITSDOTS） - 翻边毛刺（ROLLOVERBURR） - 粗糙斑块（ROUGHPATCH） - 短划痕（SHORTSCRATCH） - 表面凹痕（SURFACEDENT） - 表面斑块（SURFACEPATCH） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：来源于工业制造场景的金属表面图像，格式为JPEG/PNG。 二、适用场景 工业制造质量检测系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动识别金属表面缺陷的AI模型，用于生产线上的实时质量检测，提高产品良率。 自动化质量控制流程： 集成至工业自动化系统，实现对金属零部件的自动缺陷检测，减少人工成本，提升检测效率。 学术研究与工业应用创新： 支持计算机视觉在工业检测领域的研究，为智能制造提供数据支撑。 工业检测技术培训： 数据集可用于制造业培训，帮助工程师识别各类金属表面缺陷，提升专业技能。 三、数据集优势 缺陷覆盖全面： 包含10种金属表面常见缺陷类型，涵盖毛刺、凹痕、划痕、点蚀、斑块等关键工业缺陷特征。 数据规模庞大： 提供超过1.3万张高质量标注图像，确保模型训练的充分性和鲁棒性。 标注精确可靠： 采用YOLO格式的标准边界框标注，定位准确，可直接用于主流深度学习框架的目标检测模型训练。 工业应用价值高： 数据来源于真实工业场景，直接服务