东北大学的钢材表面缺陷NEU-DET数据集（免费用于学习下载使用）

东北大学的钢材表面缺陷NEU-DET数据集（免费用于学习下载使用，针对CV等领域） 1.数据集内容：该数据集包含了1800张图片，涵盖了六种常见的钢材表面缺陷类型，包括裂纹（Crazing）、夹杂物（Inclusion）、斑点（Patches）、麻面（Pitted Surface）、轧入氧化皮（Rolled-in Scale）和划痕（Scratches） 2.数据集结构：NEU-DET数据集结构合理，便于用户快速上手。它主要包含训练集图像和测试集图像，以及包含图像标签信息的labels.csv文件 。数据集的文件结构设计合理，包括train/、test/和labels.csv 3.数据集质量：图像质量高，分辨率适中，能够满足大多数机器学习和计算机视觉算法的需求。图像经过精心筛选和标注，确保了数据的准确性和一致性 4.数据集应用场景：NEU-DET数据集适用于机器学习模型的训练与验证，计算机视觉算法的开发与测试，以及钢材表面缺陷检测系统的研究与实现 5.使用方法：用户只需下载数据集文件，解压缩后即可根据需要使用训练集和测试集进行模型训练和验证。操作简单，适合各类研究人员使用