在当代社会，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉在工业检测和智能监控领域发挥着越来越重要的作用。图像分割作为机器视觉中的关键技术之一，对于自动化识别和分类图像中的对象和区域至关重要。尤其是在建筑物安全检测方面，能够准确地识别出砖块、地板和墙面裂缝，对于预防事故和维护建筑物的完整性具有重大意义。 本数据集是实验室自主研发并标注的，专注于裂缝识别的图像语义分割任务，其中包含了大量高质量的裂缝图像和对应的二值mask标签。语义分割是指将图像中每个像素划分到特定的类别，从而得到图像中每个对象的精确轮廓。在这个数据集中，每张图片都对应着一个二值mask，其中白色的像素点表示裂缝的存在，而黑色像素点则表示背景或其他非裂缝区域。通过这种标注方式，可以让计算机视觉模型更好地学习和识别裂缝的形状、大小和分布特征。 数据集的规模为9495张图片，这为机器学习模型提供了丰富的训练材料，从而可以提高模型对裂缝识别的准确性和泛化能力。由于标注质量高，数据集中的裂缝图像和二值mask标签高度一致，这有助于减少模型训练过程中的误差，提升模型的性能。数据集涵盖了红砖裂缝、地板裂缝和墙面裂缝三种不同类型，因此可以被广泛应用于多种场景，如桥梁、隧道、道路、房屋和其他基础设施的检查。 该数据集不仅适用于学术研究，比如博士毕业设计（毕设）、课程设计（课设），还可以被广泛应用于工业项目以及商业用途。对于学习和研究图像处理、计算机视觉、深度学习的学者和工程师来说，这是一份宝贵的资源。它可以帮助研究人员快速构建和验证裂缝识别模型，同时也为相关领域的商业应用提供了便利。 该数据集为计算机视觉领域提供了重要的基础资源，有助于推动裂缝检测技术的发展和创新，对于提高建筑物安全检测的自动化水平具有重要的实用价值。随着技术的进步，相信这些数据将会在智能城市建设、工业安全监控以及自动化灾害预防等领域发挥越来越大的作用。

地级市资源型城市-原始名单

在IT行业中，数据集是机器学习和深度学习领域不可或缺的一部分，它们用于训练和验证模型，以便让计算机系统学会识别特定模式或执行特定任务。在这个场景中，"快递单paddleocr 数据集" 是一个专门为识别快递单上的文字设计的数据集。PaddleOCR是一款由阿里云开发的高效、轻量级的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具，它旨在帮助开发者实现快速的文字检测和识别功能。 我们来了解一下OCR技术。OCR是一种将图像中的文字转换为机器可读文本的技术，广泛应用于身份证、护照、发票、名片、书籍扫描等场景。在快递行业中，自动识别快递单上的收件人、寄件人信息、运单号等关键字段，可以大大提高物流处理的效率和准确性。 PaddleOCR项目基于PaddlePaddle，这是百度开源的深度学习框架，以其易用性和高性能而受到开发者喜爱。PaddleOCR提供了多种模型，包括基于DB（Directional Bi-GRU with Atrous Convolution）的文本检测模型和基于CRNN（Connectionist Temporal Classification）的文本识别模型，这些模型经过优化，能够在资源有限的设备上运行，满足实时性和准确性的需求。 回到我们的数据集，"ocr_lable" 文件很可能是标注了快递单图像中每个字符位置和内容的文件，这些标注是训练OCR模型的关键。通常，这样的数据集包含两个部分：图像文件（如.jpg或.png）和对应的标注文件（如.txt或.json）。图像文件包含了实际的快递单图像，而标注文件则列出了每个文字的位置坐标（bounding box）以及对应的字符内容。这种格式使得机器学习算法能够理解每个文字在图像中的位置，并学习如何正确地识别它们。 在训练过程中，数据集会被分为训练集、验证集和测试集，训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集则用来评估模型的最终性能。对于快递单数据集，可能需要特别关注字体的多样性、文字的方向（竖直或水平）、文字大小变化以及背景噪声等因素，因为这些都是实际快递单上常见的特征。 训练完成后，我们可以使用PaddleOCR的推理接口将模型部署到实际应用中，比如在物流系统的图像处理模块，对实时拍摄的快递单进行文字识别。这不仅能够提高操作速度，还可以减少人为错误，提高整个物流系统的自动化程度。 "快递单paddleocr 数据集" 是为了训练和优化OCR模型，特别是针对快递单场景的识别需求。通过使用这个数据集，开发者可以构建出能在复杂背景和多样字体下准确识别快递单信息的高效模型，从而提升物流行业的信息化水平。

2025年深圳市公交数据集是一个集合了深圳市公共交通系统详细信息的数据资源，涵盖了该年度内深圳市公交路线、站点以及可能的网络资源信息。具体到本数据集，它包含了三个主要的文件，分别是bus_routes_2025.csv、bus_stations_2025.csv和两个网络资源文件web2024、web2025。 文件bus_routes_2025.csv记录了深圳市所有公交线路的详细信息，其中可能包含了每条线路的编号、所属公交公司、起始站点、终点站点、途经站点、线路总长、发车时间、运行频率以及票价等。这些信息对于了解深圳市公交系统的覆盖范围、运营模式和市民的出行习惯至关重要。 文件bus_stations_2025.csv则详细列出了深圳市各个公交站点的具体信息，可能包括站点名称、位置坐标、周边环境描述以及连接的公交线路等。通过这些数据，我们可以分析公交站点的分布情况，判断站点之间的距离是否合理，是否存在某些地区公交站点覆盖不足的问题。 至于web2024和web2025，虽然未提供具体信息，但我们可以合理推测，这两个文件可能是与深圳市公交数据集相关的网络资源或网页存档。它们可能是公交线路的实时更新信息、站点的实时监控数据、或是运营公司的官方公告等，对于研究者来说，这些网络资源能够提供数据集更新或实时变化的参考，尤其在分析公交系统的时效性和动态性时显得尤为重要。 综合来看，这份数据集对研究深圳市公共交通发展、优化公交线路、规划城市交通网络、以及为市民提供更好的出行建议都有着重要的价值。同时，它还可以为政府和企业提供决策支持，帮助他们在城市规划和交通管理方面做出更为科学的决策。此外，对地理信息系统（GIS）研究人员、城市规划师以及关注城市交通发展的学者来说，本数据集都是一个不可多得的研究材料。 2025年深圳市公交数据集通过详实的公交线路和站点信息，以及相关的网络资源文件，为公众和研究者提供了一个全面了解和分析深圳市公交系统的基础数据平台。通过对这些数据的深入分析，可以揭示城市交通的运行规律，为未来交通规划和管理提供科学依据，从而提高公共交通效率，促进城市可持续发展。

在海上船舶智能检测的精准监测与安全管控升级进程中，对船舶类型及航行状态的高效识别与动态追踪是提升航运监管效率、强化海上安全防护的核心要素。基于海事卫星与舰载雷达采集的实时数据解析并标注构建的多维度船舶识别数据集，能为 YOLO 等前沿目标检测模型提供贴合实际航海场景的训练样本，助力模型更精准识别复杂海况中不同类别的船舶 —— 尤其小型渔船（体积小巧易与漂浮物混淆）、大型货轮（载货状态导致轮廓变化）、特种作业船（设备搭载造成形态特异）、非船舶干扰（海上平台易引发误判），其识别需兼顾复杂环境（如风浪干扰、雷达杂波）与多样场景（如近岸繁忙水域、远海开阔航线）的识别精度，为船舶的航线规划、碰撞预警提供数据支撑，推动海事管理从人工监控向智能研判转变，实现监管效能与航行安全的提升。

CardiacUS-Septum 是一个专注于心脏超声图像中室间隔（Interventricular Septum）分割的公开数据集，包含 3,092张 高质量心脏超声切面图像及对应的LabelMe格式标注文件。本数据集旨在促进医学图像分割算法的研究，特别是心脏结构的自动识别与分析。 关键特性 数据量：3,092张心脏超声图像（.jpg格式） 标注格式：标准LabelMe JSON格式（兼容主流分割工具） 标注类别：单类别（室间隔，标签名：IVS） 图像来源：多中心采集（已脱敏处理，去除患者隐私信息） 适用场景：医学图像分割、超声影像分析、AI辅助诊断

内容概要：本文档汇总了电力行业的多个数据集，涵盖了输电线、变电站、光伏设备等多个电力设施的检测数据。这些数据集主要用于电力设施的缺陷检测、状态监测、故障识别等任务，涉及输电线导线散股、螺栓销钉缺失、绝缘子缺陷、光伏板异常等多种问题。数据集格式多为VOC和YOLO，部分为labelme格式，适用于目标检测、图像分割等任务。此外，还包括电力负荷预测相关的CSV和XLSX文件，以及输电线路涉鸟故障、高空作业安全带检测等特殊场景的数据集。数据集数量众多，图片总数超过数十万张，涵盖多个类别，部分数据集还包含了标注信息和分类文件。 适合人群：电力行业研究人员、数据科学家、机器学习工程师、图像处理专家等。 使用场景及目标：①用于训练和评估电力设施检测模型，提升电力系统的运行维护效率；②支持电力设备的状态监测和故障预测，保障电网安全稳定运行；③为电力行业的智能化巡检、自动化检测提供数据支持，减少人工巡检的工作量和风险。 其他说明：所有数据集均可从GitHub链接下载，部分数据集经过增强处理，适用于深度学习模型的训练。数据集的多样性和丰富性为电力行业的研究和应用提供了坚实的基础。

花卉病害检测数据集具有显著的实用价值，能够帮助相关领域的研究者和开发者进行精确的模型训练和验证。该数据集包含了2163张图像，这些图像均以Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注，但不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片、对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。这种双格式的标注方式，为不同的目标检测框架提供了便利，Pascal VOC格式广泛应用于计算机视觉领域，而YOLO格式则因其速度和准确性被许多实时检测系统所采纳。 数据集中的图片数量和标注数量均为2163，表明每张图片都有相应的标注文件。数据集包含了8种不同的花卉病害类别，分别为黑斑（Black-Spot）、叶斑病（Cercospora-Leaf-Spot）、霜霉病（Downy-Mildew）、鲜叶（Fresh-Leaf）、粉霉病（Powdery-Mildew）、玫瑰（Rose）、灰霉病（Rose-Botrytis-Blight）和蜗牛（Rose-Slug）。对这些类别进行精确区分，并对各自类别进行了矩形框标注，有助于机器学习模型识别和分类不同的病害。 具体到每种类别的病害，标注的框数分别为：黑斑1204个框，叶斑病2023个框，霜霉病445个框，鲜叶347个框，粉霉病1043个框，玫瑰223个框，灰霉病216个框，蜗牛1755个框。这些数字反映了数据集中各类病害出现的频率，对于训练数据集时进行类别权重调整有着重要的意义。总框数为7256，这些框数的积累为深度学习模型提供了丰富多样的训练样例。 本数据集使用了标注工具labelImg进行标注工作，这款工具广泛应用于目标检测任务中，它能够生成标准的XML格式标注文件。通过矩形框的方式对目标进行标注，简单直观且易于被计算机视觉模型理解。另外，数据集特别指出了标注规则，并强调了类别名称与YOLO格式类别顺序不完全对应，后者需以labels文件夹中的classes.txt文件为准。 数据集中的每个标注类别都有着相应数量的框数，这有助于模型在训练过程中对病害的识别和分类。其中，尤其需要注意的是Rose-Slug类别，其框数最多，达到1755个，这可能意味着在数据集中蜗牛造成的破坏较为常见，因此在设计模型时应对此予以重视。 重要说明部分提到了数据集不包含任何关于训练模型或权重文件精度的保证，这意味着使用此数据集训练出的模型性能可能会因多种因素而有所不同。数据集的提供者还强调，数据集提供的标注图片是准确且合理的，但模型精度仍需用户自己验证。 在机器学习尤其是深度学习领域，数据集是模型训练的基础。一个质量高、标注准确的数据集对于模型的训练至关重要。花卉病害检测数据集VOC+YOLO格式2163张8类别数据集以其精准的标注、丰富的类别和大量的样本，无疑为花卉病害的自动检测和识别提供了强有力的支持，有助于相关领域的科研和应用进步。研究者和开发者可以利用该数据集进行模型训练和测试，为花卉种植业的病害监控和防治提供自动化和智能化的技术支持。

数据集介绍 包含216个病例的349张CT照片，从新冠相关的paper中搜集。 COVID-CT数据集包含349张CT图像，这些图像来自216名患者，展示了COVID-19的临床发现。这些图像位于./Images-processed/CT_COVID.zip中。非COVID的CT扫描图像则位于./Images-processed/CT_NonCOVID.zip中。我们提供了数据分割信息，位于./Data-split目录下。关于数据分割的详细信息，请参阅README文件中的DenseNet_predict.md部分。元信息（如患者ID、患者信息、DOI、图像描述等）可以在COVID-CT-MetaInfo.xlsx文件中找到。这些图像是从medRxiv、bioRxiv、NEJM、JAMA、Lancet等期刊的COVID19相关论文中收集的。通过阅读论文中的图注，筛选出包含COVID-19异常的CT图像。

深度学习技术已经在多个领域展现出其强大的能力，其中之一就是农业病虫害的图像识别。通过深度学习模型，尤其是YOLO（You Only Look Once）算法，研究人员能够快速准确地识别和分类植物叶片上的病虫害。这种技术的应用不仅可以提高病虫害诊断的速度和准确性，还能为农作物的保护提供科学依据。 YOLO算法是一种实时的对象检测系统，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，YOLO在检测速度上有显著优势，适用于实时视频流处理。对于病虫害数据集而言，YOLO算法能够快速准确地定位并识别病斑、虫蛀等异常区域。 在“yolo/深度学习病虫害数据集”中，数据集可能包含了大量经过数据增强处理的植物叶片图像。数据增强是一种提升模型泛化能力的技术，通过对原始数据进行变换（如旋转、翻转、缩放、裁剪等），人为地增加数据的多样性和数量，从而减少模型对训练数据过拟合的风险，提高模型在未知数据上的表现。 压缩文件中的“Plant_leave_diseases_dataset_with_augmentation”可能包含了如下类型的数据文件： 1. 原始图像文件：记录了不同植物叶片的真实图像，这些图像可能已经被标注，即在图像中病虫害区域被精确地圈出来，并标有相应的类别。 2. 增强图像文件：这些文件是原始图像经过各种数据增强技术处理后的结果，目的是为了增加数据集的多样性和数量，从而提高模型的鲁棒性。 3. 标注信息文件：包含了图像中每个病虫害区域的标注信息，如边界框的位置和病虫害的类别标签。这类信息对于训练深度学习模型是必不可少的。 4. 训练/测试分割文件：可能包含了将数据集分为训练集和测试集的分割信息，确保模型在未见过的数据上也有良好的泛化能力。 5. 其他可能包含的文件：比如数据集的元信息文件，记录了数据集的构建过程、使用说明、数据来源、授权协议等。 通过对该数据集的深入研究和应用，研究人员可以训练出能够有效识别植物病虫害的深度学习模型。这将极大地助力于农业病虫害的早期检测与防控，为智慧农业的发展提供技术支撑。比如，这样的模型可以集成到无人机或者田间监控系统中，实现对作物健康的实时监测。此外，这种技术还有助于减少农药的过量使用，对环境的可持续发展也具有积极意义。 yolo/深度学习病虫害数据集是推动农业生产智能化、数字化的关键资源之一。通过集成了数据增强技术的数据集训练得到的YOLO模型，可为精准农业提供有力的技术保障，促进农业生产力的提升和资源的合理利用。