牙齿牙洞检测数据 | 目标检测 | 医疗AI

本数据集面向牙齿牙洞检测数据场景的目标检测任务，涵盖59个检测类别，总计739张标注图像。数据集适用于医疗AI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：牙齿牙洞检测数据
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：739 张
• 标注类别：59 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59个检测类别，各类别标注分布如下：

• 46
• Apical Lesion（心尖病变）
• Overeruption（过度破坏）
• Overhang（悬垂）
• Convergent root（收敛根）
• Signs of bone structure disorder（骨结构紊乱的体征）
• Internal resorption（内部吸收）
• Germ（细菌）
• Class 3 cavity filling（3类空腔填充）
• Filling（分装）
• Decidious teeth（落叶牙）
• Artifical crown（人造皇冠）
• Distoangular Impacted tooth（远角受冲击牙齿）
• Cystic lesion（囊性病变）
• Mesioangular Impacted tooth（中角受冲击牙齿）

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，实现牙齿牙洞检测数据的自动识别
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