[数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2类别.docx

上传者: 2403_88102872 | 上传时间: 2025-10-14 20:44:47 | 文件大小: 1.97MB | 文件类型: DOCX
针对电力场景中输电线均压环的歪斜问题,本数据集提供了303张高精度标注图片,用于目标检测任务。数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式,每张图片都配备了对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。VOC格式文件包含了图像的矩形框标注信息,而YOLO格式则为每张图片提供了对应的文本文件,其中标注了检测框的位置和类别信息。 该数据集被细分为两个类别,分别是“正常”(normal)和“歪斜”(skew)。在303张图片中,各类别标注的数量分别为:normal类161个标注框,skew类305个标注框,总计466个标注框。这些标注框通过labelImg标注工具绘制,使用矩形框对输电线均压环的位置进行了精确的标注。 数据集的使用注意事项包括:图片数量与标注数量一致,均为303个,且标注类别为2个。在使用这些图片进行模型训练时,需要注意到数据集是经过图片增强处理的,因此在下载之前应仔细查看图片预览以确保图片质量满足研究和开发需求。此外,开发者应明确数据集本身并不保证训练出的模型或权重文件的精度,但数据集所提供的图片和标注信息是准确且合理的。 数据集中的图片预览和标注例子对于理解标注规则和格式十分有帮助,这为研究人员和工程师在进行电力场景目标检测模型训练时提供了直观参考。通过研究和利用这个数据集,可以在电力设施维护、输电线路检测等应用场景中提高歪斜均压环的自动识别能力,进而提高电力系统的安全性和可靠性。

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