道路坑洼目标检测数据集-665-labelme

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1.介绍

目标：从道路图像中检测坑洼；
应用：检测道路地形和坑洼可实现平稳行驶，小型数据集常常用于学习和学术研究；
详细信息： 665 张图、1740个在坑洼处标注的图像数据集，可直接用于坑洼目标检测模型训练。

{
    "im_count": 665, # 图片数量
    "label_count": {
        "pothole": 1740 # 坑洼标注数据
    }
}

标注如下：

3.标签介绍

是一逃目标检测数据集。
数据采用X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe 进行标注。
文件包含图像 JPG 文件和标注文件 JSON 格式。
标注文件的内容格式如下：

{
    "version": "4.5.7",
    "flags": {},
    "shapes": [ {
            "label": "pothole",
            "points": [ [213, 240], [525,378]],
            "group_id": null,
            "shape_type": "rectangle",
            "flags": {}
        }
    ],
    "imagePath": "img-1.jpg",
    "imageData": null,
    "imageHeight": 720,
    "imageWidth": 720
}

4.标注工具

工具：X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe
下载地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases

5.数据集下载

下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90568629

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