CrackForest數(shù)據(jù)集

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CrackForest數(shù)據(jù)集是一個帶注釋的道路裂縫圖像數(shù)據(jù)庫，可以大致反映城市路面狀況。

道路裂縫坑洼圖像數(shù)據(jù)集

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這個數(shù)據(jù)集是一個極具挑戰(zhàn)性的集合，包含 5,000 多張野外道路上的坑洼圖像。這些圖像是使用我們的眾包平臺從 2000 多個不同地點捕獲的，其中每張圖像都由我們在 Datacluster Labs 的計算機視覺專家手動審查和驗證。它在各種各樣的道路上包含各種各樣的坑洼或裂縫。

坑洼檢測數(shù)據(jù)集

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700個在坑洼處帶有3K +注釋的圖像

坑洼圖像數(shù)據(jù)集

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包含 600 多張坑坑洼洼的道路的 .jpg 圖片。

注意：這些圖像是從谷歌網(wǎng)絡上抓取的，它可能有一些嘈雜或重復的圖像。

道路坑洼檢測數(shù)據(jù)集

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包含 300 多張包含坑洼的道路圖像的標記圖像數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集包含兩個文件夾 - 正常和坑洼。

“Normal”包含從不同角度拍攝的平坦道路圖像，“Potholes”包含道路上有坑洼的圖像。

道路損害數(shù)據(jù)集

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這個數(shù)據(jù)集是為訓練深度學習而創(chuàng)建的。所有圖像均使用智能手機相機（小米 Redmi Note 8）拍攝，尺寸約為 1080p。

數(shù)據(jù)集由兩種類型的數(shù)據(jù)組成，圖像和注釋總是成對出現(xiàn)。注釋以 YOLOv3 風格書寫，每一行代表一個 ground truth

混凝土表面裂紋檢測數(shù)據(jù)集

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混凝土表面裂縫是土木結構的主要缺陷。建筑檢查是為了評估建筑物的剛度和抗拉強度而進行的。裂縫檢測在建筑檢測中起著重要作用，發(fā)現(xiàn)裂縫并確定建筑物的健康狀況。

數(shù)據(jù)集包含有裂縫和無裂縫的各種混凝土表面的圖像。圖像數(shù)據(jù)在單獨的文件夾中分為負片（無裂紋）和正片（有裂紋）兩種，用于圖像分類。每個類有 20000 張圖像，總共有 40000 張圖像，227 x 227 像素，帶 RGB 通道。該數(shù)據(jù)集是使用 Zhang 等人 (2016) 提出的方法從 458 張高分辨率圖像（4032x3024 像素）生成的。發(fā)現(xiàn)高分辨率圖像在表面光潔度和照明條件方面具有高差異。沒有應用隨機旋轉或翻轉或傾斜方面的數(shù)據(jù)增強。

道路裂縫檢測數(shù)據(jù)集

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CrackSeg3

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用于實例分割的道路縫隙檢測數(shù)據(jù)集，共有116張圖片。