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道路坑洼目标检测数据集-665-labelme


文章目录

  • 1.介绍
  • 3.标签介绍
  • 4.标注工具
  • 5.数据集下载


1.介绍

目标:从道路图像中检测坑洼;
应用:检测道路地形和坑洼可实现平稳行驶,小型数据集常常用于学习和学术研究;
详细信息: 665 张图、1740个在坑洼处标注的图像数据集,可直接用于坑洼目标检测模型训练。

{"im_count": 665, # 图片数量"label_count": {"pothole": 1740 # 坑洼标注数据}
}

标注如下:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.标签介绍

是一逃目标检测数据集。
数据采用X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe 进行标注。
文件包含图像 JPG 文件和标注文件 JSON 格式。
标注文件的内容格式如下:

{"version": "4.5.7","flags": {},"shapes": [ {"label": "pothole","points": [ [213, 240], [525,378]],"group_id": null,"shape_type": "rectangle","flags": {}}],"imagePath": "img-1.jpg","imageData": null,"imageHeight": 720,"imageWidth": 720
}

4.标注工具

工具:X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe
下载地址:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases

5.数据集下载

下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90568629


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