【布料痕迹检测数据集 | 实例分割 | 纺织质检、布料检测、缺陷检测】

布料痕迹检测数据集是一个用于实例分割任务的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。

布料痕迹检测数据集

该数据集面向布料痕迹与缺陷的智能检测，共标注2000余张图像，主要检测布料缺陷目标并支持实例分割，图像采集自真实纺织生产环境，适用于纺织质检、布料缺陷自动筛查与印染工艺监控等场景。

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：

• defaut（缺陷）：布料痕迹、疵点等缺陷目标

数据集概览

• 数据集名称：布料痕迹检测数据集
• 任务类型：实例分割（Instance Segmentation）
• 标注格式：YOLO TXT 格式，已划分 train / val / test
• 图像规模：2000 余张图像，1 个类别
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 行业智能巡检：自动识别目标对象与异常状态
2. 缺陷/状态早诊：及时发现问题，指导精准处置
3. 精细化管理：按类别与分布制定作业方案
4. 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

登录网站后即可免费获取网盘下载地址，一键下载即用。

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