
【各类塑料瓶检测数据集 | 目标检测 | 工业质检、塑料瓶检测、包装检测】
各类塑料瓶检测数据集是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集,数据集提供YOLO标准格式标注(.txt文件,class_id center_x center_y width height),支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架,可通过数据中国(data2.cn)免费下载。
各类塑料瓶检测数据集
该数据集面向塑料瓶表面质量的智能检测,共标注2800余张图像,区分缺口、裂纹、划痕与完好四类瓶子状态,图像采集自真实生产环境,适用于塑料瓶质检、包装缺陷自动筛查与产线质量管控等场景。
数据集标签信息
本数据集采用YOLO格式标注,主要包含以下类别:
- chip:缺口
- crack:裂纹
- scratch:划痕
- non-defective:完好
数据集概览
- 数据集名称:各类塑料瓶检测数据集
- 任务类型:目标检测(Object Detection)
- 标注格式:YOLO TXT 格式,已划分 train / val / test
- 图像规模:2800 余张图像,4 个类别
- 适用框架:YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR
适用场景
- 行业智能巡检:自动识别目标对象与异常状态
- 缺陷/状态早诊:及时发现问题,指导精准处置
- 精细化管理:按类别与分布制定作业方案
- AI算法研究:用于相关领域检测模型训练与验证
数据集亮点
- 真实场景:图像采集自实际工况环境,覆盖多类状态
- 标注规范:YOLO标准标注,类别定义清晰
- 即开即用:train/val/test已划分,下载后无需额外转换
- 广泛兼容:适配YOLOv5至YOLOv10全系列框架,支持微调与迁移学习
获取方式
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