【消防车数据集 | 目标检测 | 工业检测】
本数据集面向消防车场景的目标检测任务,涵盖11个检测类别,总计3,302张标注图像。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:消防车数据集
- 任务类型:目标检测
- 图像总数:3,302 张
- 标注类别:11 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11个检测类别,各类别标注分布如下:
- amblance2 – v2 blur_06_18(amblance2 – v2 blur_06_18)— 3,177 个标注实例
- ==============================(==============================)— 697 个标注实例
- ambulance(ambulance)— 22 个标注实例
- plane(plane)— 15 个标注实例
- Roboflow is an end-to-end computer vision platform that helps you(Roboflow is an end-to-end computer vision platform that helps you)— 13 个标注实例
- ambulence(ambulence)— 11 个标注实例
- car(汽车)— 7 个标注实例
- fire truck(fire truck)— 4 个标注实例
- This dataset was exported via roboflow.com on February 22, 2023 at 12:00 AM GMT(This dataset was exported via roboflow.com on February 22, 2023 at 12:00 AM GMT)— 3 个标注实例
- person(人)— 2 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
- 产线质量检测与缺陷识别
- 工业自动化巡检
- 设备状态监控与预警
数据集特点
- 数据集包含 3,302 张标注图像,覆盖 11 个检测类别
- 标注格式为 YOLO TXT,坐标归一化至 [0, 1] 区间
- 适用于 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等主流目标检测框架
- 累计标注实例 3,951 个,标注质量高
获取方式
数据集持续整理中,如需获取请关注本站后续更新。
🏷️ 标签
#工业检测 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
THE END














暂无评论内容