当前位置: 首页 > news >正文

建筑墙壁损伤缺陷分割数据集labelme格式7820张20类别

数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)

图片数量(jpg文件个数):7820

标注数量(json文件个数):7820

标注类别数:20

标注类别名称:["Graffiti","Bearing","Wetspot","Rust","Spalling","Efflorescence","Hollowareas","Weathering","Restformwork","Cavity","ExposedRebars","EJoint","Crack","Drainage","ACrack","JTape","Rockpocket","PEquipment","WConccor","object"]

Graffiti - 涂鸦

Bearing - 支座

Wetspot - 潮湿点(或潮湿斑迹)

Rust - 锈蚀

Spalling - 剥落

Efflorescence - 泛碱

Hollowareas - 空洞区域

Weathering - 风化

Restformwork - 残留模板(或剩余模板)

Cavity - 空腔

ExposedRebars - 外露钢筋

EJoint - 伸缩缝

Crack - 裂缝

Drainage - 排水

ACrack - 活动裂缝

JTape - 接头胶带

Rockpocket - 岩窝(或岩石凹槽)

PEquipment - 防护设备

WConccor - 水侵蚀混凝土

object - 物体

每个类别标注的框数:

Graffiti count = 2197

Bearing count = 1201

Wetspot count = 1657

Rust count = 14665

Spalling count = 9849

Efflorescence count = 3956

Hollowareas count = 1538

Weathering count = 4621

Restformwork count = 1019

Cavity count = 9222

ExposedRebars count = 1993

EJoint count = 506

Crack count = 3612

Drainage count = 1649

ACrack count = 423

JTape count = 1076

Rockpocket count = 616

PEquipment count = 1892

WConccor count = 407

object count = 13

使用标注工具:labelme=5.5.0

所在仓库:firc-dataset

图片分辨率:640x640

标注规则:对类别进行画多边形框polygon

重要说明:可以将数据集用labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注

图片预览:

标注例子:

http://www.lryc.cn/news/594359.html

相关文章:

  • 【华为机试】169. 多数元素
  • Spring Cloud Gateway 电商系统实战指南:架构设计与深度优化
  • 最大子数组和问题-详解Kadane算法
  • 数学建模--matplot.pyplot(结尾附线条样式表格)
  • 力扣 hot100 Day50
  • 10-day07文本分类
  • Node.js:常用工具、GET/POST请求的写法、工具模块
  • 《剥开洋葱看中间件:Node.js请求处理效率与错误控制的深层逻辑》
  • Node.js worker_threads 性能提升
  • 最新轻量美化表白墙系统源码v2.0 带后台版 附搭建教程
  • RxSwift-事件属性
  • 玄机——第六章 流量特征分析-蚂蚁爱上树
  • 全面解析 JDK 提供的 JVM 诊断与故障处理工具
  • Linux之dpkg--命令的用法
  • MySQL EXPLAIN 解读
  • linux shell从入门到精通(一)——为什么要学习Linux Shell
  • 【OD机试】池化资源共享
  • 小架构step系列20:请求和响应的扩展点
  • OPC UA, CAN, PROFINET, SOCKET, MODBUS, HTTP, S7七种物联网常用协议解释
  • 2.组合式API知识点(1)
  • 【并集查找 二分图】P6185 [NOI Online #1 提高组] 序列|省选-
  • JavaScript 对象操作、继承与模块化实现
  • 基于单片机的数字温度计设计
  • Ubuntu 部署 STUN 与 TURN 服务器
  • BLIP、InternVL Series(下)
  • 从TPACK到TPACK - AI:人工智能时代教师知识框架的重构与验证
  • 血条识别功能实现及原理
  • Mobile Neural Network (MNN) 3.2.1
  • CAN通讯理论与实践:调试和优化全讲解
  • EPLAN 电气制图(十): 继电器控制回路绘制(下)放料、放灰