纸盒、包装袋拆开损坏检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【纸盒、包装袋拆开损坏检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】

本数据集面向纸盒、包装袋拆开损坏检测场景的目标检测任务，涵盖7个检测类别，总计1,717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：纸盒、包装袋拆开损坏检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1,717 张
• 标注类别：7 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7个检测类别，各类别标注分布如下：

• bag（bag）— 1,704 个标注实例
• handle（handle）— 674 个标注实例
• wheel（wheel）— 629 个标注实例
• Tears（Tears）— 322 个标注实例
• cracks（cracks）— 294 个标注实例
• deformation（变形）— 117 个标注实例
• broken wheel（broken wheel）— 3 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

1. 产线质量检测与缺陷识别
2. 工业自动化巡检
3. 设备状态监控与预警

数据集特点

• 数据集包含 1,717 张标注图像，覆盖 7 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 3,743 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