语义分割【道路裂缝数据集】，适用于语义分割道路裂缝分割，纯手工标注。原图共120张图片，标注后的json文件共120个。博主也用此数据集训练过，精度能够在80以上，精度算是挺不错的，资源免费开放下载，希望能帮到大家。

本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

智慧物流车道线分割数据集，此数据集包含500多张标注好的包含不同照明环境下的车道线数据图像，并划分为训练集与验证集。此数据集可用于智慧物流中定位和路径规划。 智慧物流车道线分割数据集，此数据集包含500多张标注好的包含不同照明环境下的车道线数据图像，并划分为训练集与验证集。此数据集可用于智慧物流中定位和路径规划。

Access to the synapse multi-organ dataset: 1. Sign up in the [official Synapse website](https://www.synapse.org/#!Synapse:syn3193805/wiki/) and download the dataset. Convert them to numpy format, clip the images within [-125, 275], normalize each 3D image to [0, 1], and extract 2D slices from 3D volume for training cases while keeping the 3D volume in h5 format for testing cases.

指针式压力表表盘图像数据集，主要是单指针表，包含800张表盘图像训练集，验证集。

牛只图像分割数据集（300张监控俯拍图片） 牛只图像分割数据集（300张监控俯拍图片） 牛只图像分割数据集（300张监控俯拍图片）

2021.4.22 更新了全部标注的json文件！！！ 另有可跑通的整套deeplab_v3+的pytorch工程代码 电力巡检行业特殊数据集，由无人机或巡检机器人在塔内作业时拍摄得到，可用于缺陷检测玻璃绝缘子串是否自爆。数据集为4k分辨率的图像及对应的标签，每张均采用labelme软件，花费大量时间手工标注（标注不易请理解），mask格式为8位灰度图，像素值为（1,1,1），视觉效果为看不到物体的黑色但是有像素值。

1、绝缘子图像分割数据集 2、含标签 3、几千张图片

Unet图像分割，已标注

注意：该数据集是用于图像分割的，且是人物图像分割。 包含了训练集合和测试集合。 训练集：32张 测试集：8张 由于数据集小，所以此数据集只用于快速验证分割网络的搭建。