本数据集面向地面油污水渍检测场景的目标检测任务,涵盖4个检测类别,总计296张标注图像。数据集适用于灾害评估领域的算法研究、模型训练与工程应用。
数据集概览
- 数据集名称:地面油污水渍检测数据集
- 任务类型:目标检测
- 图像总数:296 张
- 标注类别:4 类
- 标注格式:YOLO TXT(归一化坐标)
- 适用框架:YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / 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4个检测类别,各类别标注分布如下:
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- This dataset was exported via roboflow(此数据集已通过roboflow导出)
- This dataset was exported via roboflow.com on July 11, 2023 at 10:09 AM GMT(此数据集于2023年7月11日格林威治标准时间上午10:09通过roboflow.com导出)
- oil-spill-segmentation – v3 2023-07-11 2:34pm
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. **目标检测模型训练**:使用本数据集训练目标检测模型,实现地面油污水渍检测的自动识别
2. **算法研究**:作为目标检测算法的基准数据集,用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**:支持智能检测系统的开发与部署
4. **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
- 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
登录本站后即可免费获取百度网盘下载链接,数据集已按标准目录结构组织,下载后即可直接用于模型训练。
🏷️ 标签
#灾害评估 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉 #此数据集已通过roboflow导出 #此数据集于2023年7月11日格林威治标准时间上午10:09通过roboflow.com导出
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