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项目包含:4种航空发动机缺陷检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】,数据保存按照YOLOV5文件夹保存,可直接用作目标检测数据集,无需额外处理。 图像分辨率为2000-3000的大分辨率RGB图片,数据集为航空发动机故障缺陷检测。标注的边界框完整,每张图像均有数个目标 标注格式为:classes,x_centre、y_centre、w、h (yolo的相对坐标标注) 【数据集类别】4类别:抓痕、污点、破损、dirty 【数据总大小压缩后】124 MB(数据分为分为训练集和验证集) 训练集datasets-images-train:257张图片和257个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val:73张图片和73个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4 类别txt文本信息 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入一张图片即可绘制边界框,并且保存在当前目录。脚本无需更改,可以直接运行可视化图像!!
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YOLO 数据集:4种航空发动机缺陷检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 (626个子文件)
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