绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式795张4类别包含795张jpg格式的图片和对应的标注文件，这些标注文件主要分为Pascal VOC格式的.xml文件和YOLO格式的.txt文件。该数据集旨在为机器学习模型提供用于检测绝缘子上可能出现的四种缺陷：断裂、绝缘子、绝缘子链条断裂、污染闪络的训练和测试材料。 数据集的图片数量和标注数量均为795，每张图片都通过矩形框的方式标注出相应的缺陷类别，其中共包含四种类别的缺陷。这四种类别分别是："breakage"（断裂）、"insulator"（绝缘子）、"insulator_string_broken"（绝缘子链条断裂）、"pollution_flashover"（污染闪络）。每种类别的缺陷标注框数分别为：断裂数量为512个，绝缘子数量为974个，绝缘子链条断裂数量为239个，污染闪络数量为847个。这些框的总数量为2572个。 标注工具使用的是labelImg，它是一款流行于机器学习社区的标注软件，尤其适用于目标检测的标注任务。标注规则简单明了，就是使用矩形框对图片中的缺陷部分进行标注。需要注意的是，在YOLO格式中，类别顺序并不与Pascal VOC格式中的顺序相对应，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准，这说明在使用该数据集进行YOLO格式的数据准备时需要参照classes.txt文件。 此外，数据集的制作者特别提到，他们不为使用该数据集训练得到的模型或权重文件的精度提供任何保证。这意味着数据集使用者应该自行评估模型的性能，并对模型结果负责。制作者承诺数据集中的图片和标注是准确且合理的，为用户提供了一定程度的信任基础。 在实际应用中，这样的数据集对于电力系统维护、自动化检测和故障诊断具有重要意义。通过使用这些数据集，可以训练出能够自动识别绝缘子缺陷的计算机视觉系统，从而提高电力系统的稳定性和安全性。对于研究者和工程师而言，这样的数据集是开发和测试新型算法的宝贵资源，特别是那些涉及到目标检测和图像分类的算法。 对于绝缘子缺陷的检测，涉及到的关键技术包括但不限于图像采集技术、图像预处理技术、目标检测算法、机器学习和深度学习模型等。通过上述技术，可以实现对绝缘子图像的自动处理和分析，并识别出缺陷的位置和类型，这在电力系统的巡检和维护中具有极高的应用价值。 绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式795张4类别是一个用于计算机视觉应用的资源，特别是目标检测和图像分类领域。该数据集可以用于学术研究、技术开发和工业应用等多个方面，对于提高电力系统的运维效率和安全具有重要的促进作用。

输电线路绝缘子缺陷检测数据集，数据集总共900左右图片，标注为xml 格式，总共三类缺陷，自爆，破损，闪络

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。

本人收集到的各种场景绝缘子数据，包含正常与缺陷，可用来训练绝缘子检测，分割或者缺陷绝缘子识别网络，持续收集中~

1、YOLOv7绝缘子缺陷检测模型，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，用于检测电塔绝缘子有破损缺陷的的位置 2、包含数据集

1、基于yolov5算法实现绝缘子及绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

完好的绝缘子800张+有缺陷的绝缘子200张

配网绝缘子缺陷检测数据集（1w多张，含txt标签）

1、yolov5绝缘子缺陷检测，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在绝缘子缺陷检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为break_insulator共一个类别；并附绝缘子缺陷检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、YOLO破损绝缘子检测数据集，500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的绝缘子缺陷目标检测；数据场景丰富；类别为break_insulator共一个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743