【Synapse腹部CT多器官分割数据集 | 实例分割 | 工业检测】
本数据集面向Synapse腹部CT多器官分割场景的实例分割任务,总计5,511张标注图像,累计标注实例超过5,550个。数据集适用于工业检测领域的算法研究、模型训练与工程应用。
数据集概览
- 数据集名称:Synapse腹部CT多器官分割数据集
- 任务类型:实例分割
- 图像总数:5,511 张
- 标注类别:N 类
- 标注格式:YOLO TXT(归一化坐标)
- 适用框架:YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
- 数据划分:训练集 / 验证集 / 测试集
检测类别与标注分布
本数据集包含N个检测类别,各类别标注分布如下:
- 1(1)— 3,591 个标注实例
- 0(0)— 1,959 个标注实例
技术规格
- 标注格式:YOLO TXT格式,每行标注为 class x_center y_center width height,坐标值归一化至 [0, 1]
- 数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集,可直接用于模型训练与性能评估
- 数据来源:Roboflow Universe 平台
应用场景
- 工业检测分割:实现Synapse腹部CT多器官分割的像素级精确分割,支持精细化分析
- 算法研究:作为语义分割与实例分割算法的基准数据集,用于模型性能评估
- 智能检测系统:集成至自动化检测平台,实现大规模数据的批量处理
- 教学与科研:适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践
数据集特点
- 数据规模充足:5,511张标注图像,满足深度学习模型训练的数据量需求
- 像素级标注:提供精细的像素级分割标注,支持语义分割与实例分割任务
- 即开即用:YOLO格式标注,无需额外格式转换,下载后可直接用于模型训练
- 标准数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集
获取方式
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🏷️ 标签
#工业检测 #实例分割 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉
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