电力场景电气设备红外图像变压器检测数据集VOC+YOLO格式4271张14类别.docx

上传者: 2403_88102872 | 上传时间: 2025-09-25 13:38:47 | 文件大小: 1006KB | 文件类型: DOCX
电力场景电气设备红外图像变压器检测数据集VOC+YOLO格式4271张14类别,是一份详尽的图像数据集,主要用于电力设备检测领域中的变压器检测。这份数据集包含了4271张红外图像,每张图片都对应一张VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件,用以支持图像的物体识别和定位任务。 数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式结合的方式提供,其中VOC格式包含图像标注的矩形框、类别等信息,而YOLO格式则适用于YOLO系列目标检测算法。数据集中不包含分割路径的txt文件,仅限于图片、VOC格式xml标注文件和YOLO格式txt标注文件。 数据集共标注有14种不同的类别,每个类别都有详细的标注信息,这些类别包括但不限于空气断路器(ACB)、电流互感器(CT)、连接器(Connection)、避雷器(LA)、负荷开关(LBS)等。每张图片中,相应的类别都有对应的矩形框来标定其位置。 具体到每个类别的标注框数,数据集中标注最多的类别为“Connection”,框数达到了3961个,而“core”类别标注的框数最少,为699个。这14个类别总共标注了11896个框。这些数据标注均使用了labelImg工具进行,标注规则是为每个类别画出矩形框。 需要注意的是,尽管这份数据集为电力设备检测提供了极为宝贵的信息和便利,但数据集提供者并不对使用这些数据训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。使用者应自行评估数据集的适用性和准确性,对模型的性能负责。 数据集的使用场景主要集中在电力设备,尤其是变压器的检测工作。通过这些红外图像和对应的标注,研究人员和工程师可以构建和训练目标检测模型,以实现对电力设备缺陷和异常状态的自动检测。这不仅提高了检测的效率,而且对于保障电力系统的稳定运行和预防事故的发生都具有重要的意义。 值得注意的是,该数据集的下载地址为下载.csdn.net/download/2403_88102872/90089745。这一资源对于需要进行相关研究的科研人员和工程师来说是一个宝贵的资料库。

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