- 图像数量
- 3,355 张图像
- 标注类别
- 7 个类别
- 标注格式
- YOLOv8
本数据集包含3355张建筑脚手架图像，标注7类构件：outrigger支撑腿、pipes钢管、lattice_girders桁梁、coupler扣件、screw_jacks可调底座、plank踏板等。适用于建筑工地脚手架安全巡检、构件缺失检测。YOLOv8格式，537MB。
数据集概览
| 图像数量 | 3355张 |
| 标注格式 | YOLOv8 |
| 标注类别 |
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适用场景
适用于建筑工地脚手架安全验收、构件缺失自动识别、搭设规范巡检、高空作业安全监控、建筑施工远程验收等场景。
数据集描述
脚手架构件施工安全检测数据集面向建筑工地脚手架搭设与验收的智能化巡检场景。数据集包含3355张实景脚手架图像，标注objects(其他构件)、outrigger(支撑腿/斜撑)、pipes(钢管立杆/横杆)、lattice_girders(桁梁/格构梁)、coupler(扣件/接头)、scew_jacks(可调丝杠底座)、plank(脚手板)七类核心构件。样本覆盖不同搭设阶段、脚手架类型和拍摄角度，可用于自动识别脚手架构件缺失、搭设不规范等安全隐患。标注为YOLOv8目标检测格式，可辅助安全员远程巡检，减少人工登高检查风险。
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常见问题
Q: 这个数据集是什么格式？可以直接用YOLO训练吗？
A: 本数据集为YOLO格式（.txt标注文件+images/labels目录结构），下载解压后可直接用于YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv11等系列模型的训练，无需额外格式转换。
Q: 数据集有多大？包含多少张图片？
A: 具体图片数量和标注类别请参考上方”数据集概览”表格。所有数据集均经过筛选，确保标注质量和场景多样性。
Q: 下载后如何使用？
A: 1. 下载ZIP文件并解压；2. 确认目录结构包含images和labels文件夹；3. 修改data.yaml中的路径指向解压目录；4. 运行训练命令开始训练。建议先在小数据集上验证，再全量训练。
Q: 数据集可以商用吗？
A: 数据集来源于开源社区，具体使用许可请参考原始项目说明。建议用于学习研究和非商业项目，商业使用前请确认原始许可协议。
Q: 训练时推荐什么参数？
A: 推荐初始配置：batch=16（根据显存调整）、imgsz=640、epochs=100、optimizer=AdamW。如果数据集类别不均衡，建议使用–balance-weights或过采样少数类。
训练建议
数据预处理：训练前建议运行数据校验脚本，检查标注文件是否存在空框、越界坐标或格式错误。可使用YOLO自带的`–verify`参数进行验证。
数据增强：开启mosaic、mixup、hsv_h/s/v等增强策略，提升模型泛化能力。对于小目标密集的场景，建议将imgsz提升到1280。
迁移学习：推荐使用预训练权重（yolov8n/s/m/l.pt）进行微调，而非从头训练。冻结前10层可以加快收敛速度。
评估指标：重点关注mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、Precision和Recall四个指标。如果Recall偏低，可适当降低置信度阈值。
模型选择：边缘部署选nano/small，服务器推理选medium/large。分类任务建议从YOLOv8-cls开始，实例分割用YOLOv8-seg。
下载说明
登录后通过夸克网盘下载，提取码yolo。
通过夸克网盘分享的文件：脚手架构件施工安全检测数据集_data2.cn.zip
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