1、YOLO水泥建筑物裂缝检测数据集，2000多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的建筑物裂缝检测；数据场景丰富；类别为crack共一个类别目标
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-13 21:04:51
244.05MB
马萨诸塞州建筑物数据集由波士顿地区的151张航拍图像组成，每幅图像的1500×1500像素，分辨率为1m，面积为2.25平方公里。因此，整个数据集覆盖约340平方公里。数据分为137个图像的训练集，10个图像的测试集和4个图像的验证集。通过栅格化从OpenStreetMap项目获得的建筑轮廓线来获得目标地图。广泛用于深度学习语义分割与建筑物和道路的提取，是遥感与深度学习领域科研与实验必备的对比实验数据集之一。
2022-05-28 19:07:11
5.74MB
对简单场景下的点云数据进行分类（建筑物点、地面点、植被），提取轮廓线并三维可视化。具体的效果可参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123301985
2022-05-27 22:11:48
43.98MB