数据集下载链接:http://suo.nz/2nWXFp 包含300 多张包含坑洼的道路图像的标记图像数据集。 数据集包含两个文件夹 - 正常和坑洼。 “Normal”包含从不同角度拍摄的平坦道路图像,“Potholes”包含道路上有坑洼的图像。 道路损害数据集 数据集下载链接:http://suo.nz/...
如何使用YOLOv8训练一个道路表面缺陷检测模型,数据集包含两类:裂缝(cracks)和坑洼(potholes)。我们将使用Python和YOLOv8的官方库来完成这个任务。 1. 数据集准备 确保你的数据集按照以下结构组织: 深色版本 road_defect_detection/ │├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ │├...
定期更新模型,根据新收集的数据进行再训练,以保持模型的最新性和准确性。 总结 这个专门为路面坑洼与道路缺陷检测设计的数据集不仅包含了丰富的图像样本,还通过详细的YOLO格式标注增强了其实用性和易用性。无论是对于希望改善现有系统还是尝试新方法的研究者来说,它都是一个宝贵的资源。此外,由于其标准化的格式和支持...
标注类别数:10 标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["D00","D0w0","D01","D10","D11","D20","D40","D43","D44","D50"] 每个类别标注的框数: D00 框数 = 6592 D0w0 框数 = 1 D01 框数 = 179 D10 框数 = 4446 D11 框数 = 45 D2...
对车辆的影响:道路坑洼会导致车辆行驶不稳,增加车辆的颠簸,不仅影响乘坐舒适度,还可能对车辆的悬挂系统、轮胎等造成损害。长期在坑洼路面上行驶,车辆的减震系统、悬挂系统等关键部件容易受损,进而影响车辆的性能和安全性。 对驾驶安全的影响:坑洼路面会影响驾驶员的视线和判断,增加驾驶难度。在坑洼路面上行驶,驾驶员需要...
坑洼检测 通过检测坑洼改善道路安全。 该数据集包含665张带有PASCAL VOC格式的带有边界框注释的图像,用于创建检测模型,并且可以用作POC / POV以维护道路。 所有注释都属于一个类:坑洞。 1. Overview This dataset contains 665 images with bounding box annotations provided in PASCAL VOC format for the creation ...
本项目所使用的数据集名为“Detection5”,其主要目的是为了训练和改进YOLOv11模型,以实现高效的路面坑洼检测系统。该数据集包含五个类别,分别为“car”(汽车)、“clack”(车轮碰撞声)、“no_stop”(不停车标志)、“pothole”(坑洼)和“speed”(速度限制标志)。这些类别的选择旨在全面覆盖与路面状况相关的关键元素...
因此,针对道路坑洼检测的特定需求,对YOLOv8进行改进和优化,显得尤为重要。 本研究旨在基于改进的YOLOv8模型,构建一个高效的道路坑洼检测系统。为此,我们将利用一个包含4300张图像的数据集,该数据集涵盖了三类不同类型的道路坑洼。这一数据集的丰富性和多样性为模型的训练和验证提供了良好的基础,使得检测系统能够在多...
路面裂缝检测系统的实现—基于YOLOv8:完整源码+PyQt5界面+完整训练,源码数据集一步到位!【技术开箱】 02:48 路面缺陷(路面裂缝、井盖、坑洼路面)识别系统的实现—基于YOLOv8:完整源码+PyQt5界面+完整训练,源码数据集一步到位!【技术开箱】 02:31 7种场景交通识别系统-基于YOLOv8:完整源码+PyQt5界面+完整训练,...
YOLO(You Only Look Once)路面坑洼检测数据集是一个专为训练YOLO目标检测模型设计的资源,它包含了665个图像样本,每个样本都以VOC XML格式进行了详细的标注。这个数据集旨在帮助研究人员和开发者在机器学习、深度学习以及人工智能领域进行路面坑洼的自动检测。Python编程环境,特别是pycharm,可以被用来处理和分析这些数据。