
本数据集面向道路油漆检测场景的目标检测任务,涵盖12个检测类别,总计2,891张标注图像。数据集适用于安防监控领域的算法研究、模型训练与工程应用。
数据集概览
- 数据集名称:道路油漆检测数据集
- 任务类型:目标检测
- 图像总数:2,891 张
- 标注类别:12 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12个检测类别,各类别标注分布如下:
- Zebra Crossing
- Right Turn(右转)
- Bus Lane(公交专用道)
- Slow(慢)
- Left Turn(左拐)
- Go Straight or Left Turn(直行或左转)
- No Parking(不准停车)
- White Line(白线)
- Go Straight(改过自新)
- Bicycle(自行车)
- Rombus
- Go Straight or Right Turn(直行或右转)
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,实现道路油漆检测的自动识别
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
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🏷️ 标签
#安防监控 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉 #右转 #公交专用道
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