车辆缺陷检测数据集 | 目标检测 | 灾害评估

本数据集面向车辆缺陷检测场景的目标检测任务，涵盖23个检测类别，总计6,839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：车辆缺陷检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：6,839 张
• 标注类别：23 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23个检测类别，各类别标注分布如下：

• Sidemirror-Damage（侧镜-伤害）
• medium-Bodypanel-Dent
• Major-Rear-Bumper-Dent
• doorouter-paint-trace
• pillar-dent（柱凹）
• RunningBoard-Dent
• Rear-windscreen-Damage（后风挡-损坏）
• doorouter-scratch
• Taillight-Damage（尾灯损坏）
• Front-Windscreen-Damage（前风屏-损坏）
• roof-dent（屋顶凹痕）
• doorouter-dent
• quaterpanel-dent
• fender-dent
• Headlight-Damage（车头灯损坏）

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，实现车辆缺陷检测的自动识别
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 #侧镜-伤害