水体分割数据集labelme格式2696张1类别.docx

上传者: 2403_88102872 | 上传时间: 2025-12-29 17:09:01 | 文件大小: 1015KB | 文件类型: DOCX
水体分割数据集是专门用于机器学习和深度学习中图像分割任务的集合,它包含了2696张水体图片及其对应的标注信息。这些数据集以labelme格式呈现,其中包括了jpg格式的图片文件和与其对应的json标注文件。由于是单类别的分割,这个数据集主要标注的是水体部分,对于进行水体检测和识别的研究有重要作用。 图片和标注文件的数量是相同的,均为2696张,这意味着每张图片都有一个专门的json文件进行详细标注。数据集中包含的类别数为1,即仅对水体进行了标注,标注的类别名称为["water"]。这表示此数据集专注于水体分割,有助于模型训练集中识别水体。 在每个类别中,标注的水体部分采取的标注方式是画多边形框(polygon),以确保能够精确地勾画出水体的边缘。为了使用这些数据,标注工具labelme的版本为5.5.0。需要注意的是,在进行标注时,总共有4284个标注框被用于标注图片中的水体部分。这样的操作有利于提高模型对于水体识别的精确度。 使用数据集时,可以使用labelme软件打开并编辑数据集中的图片和标注信息。如果需要将json数据集转换为其他格式以适用于不同的任务或工具,比如mask、yolo或coco格式,用户需要自行进行转换。这种转换是必须的,因为不同的格式支持不同的数据集应用场景,例如语义分割或实例分割。 此外,文件中特别说明了该数据集并不对使用它训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。它仅仅提供准确且合理标注的图片,帮助用户在进行水体分割任务时有一个可靠的数据支持。这对于研究人员和开发者来说是一个重要的提示,意味着他们需要根据自己的任务目标,结合其他数据源或者验证方法来确保训练模型的鲁棒性和准确性。 文件中还提到了如何进行图片预览以及标注例子的展示,这为用户理解和使用数据集提供了便利。通过预览和标注例子,用户可以快速了解数据集的质量和标注方法,从而更有效地进行后续的数据处理和模型训练工作。

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