木材表面缺陷检测数据集，支持YOLO+COCO JSON+PASICAL VOC XML+DARKNET格式标注信息，平均正确识别率95.0%
数据集说明
木材表面缺陷检测数据集是用于训练和验证人工智能算法，以帮助自动识别和检测木材表面的缺陷，如裂纹、疤痕、孔洞等。这对于木材行业非常重要，可以提高生产过程的效率和质量控制水平。
本文提供的木材表面缺陷检测数据集，支持YOLO+COCO JSON+PASICAL VOC XML+DARKNET格式标注信息，平均正确识别率95.0%
标注信息：
主要有三个标签： matsong ，matmuc，sau，matchet
训练模型验证：
对应的标签信息如下：
{
"predictions": [
{
"x": 314.5,
"y": 417.5,
"width": 81,
"height": 117,
"confidence": 0.908,
"class": "matchet",
"class_id": 0,
"detection_id": "d7caf043-e667-4232-9a1a-02fa2b8c1966"
},
{
"x": 319,
"y": 340.5,
"width": 72,
"height": 43,
"confidence": 0.797,
"class": "sau",
"class_id": 3,
"detection_id": "9128bbd1-e013-46c3-850a-89e860235f5d"
},
{
"x": 927.5,
"y": 305,
"width": 57,
"height": 110,
"confidence": 0.743,
"class": "matmuc",
"class_id": 1,
"detection_id": "506d0a80-917a-4f56-bef4-f773418152ea"
}
]
}
标签信息如下：
{
"predictions": [
{
"x": 848,
"y": 490.5,
"width": 208,
"height": 225,
"confidence": 0.876,
"class": "sau",
"class_id": 3,
"detection_id": "39d0d646-9bfb-4c67-ae82-81057f55c51a"
},
{
"x": 478,
"y": 321.5,
"width": 126,
"height": 51,
"confidence": 0.814,
"class": "sau",
"class_id": 3,
"detection_id": "23c002bc-8193-46b6-9c73-bbdf197bab11"
}
]
}
数据集下载地址:
yolov11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368938
yolov9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368936
yolov8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368933
yolov7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368932
yolov5:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368934
darknet:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368937
coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368931
pasical voc xml: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90368935
前景：
这种数据集的前景还是很广阔的：
-
提高生产效率：利用人工智能算法进行木材表面缺陷检测，可以实现自动化和高效率的生产线，减少人力成本和生产时间。
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提高质量控制水平：通过自动检测木材表面缺陷，可以减少人为因素的影响，提高产品的质量一致性和标准化程度。
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降低资源浪费：及早发现和处理木材表面的缺陷，可以避免将有缺陷的木材用于生产，从而减少资源浪费和成本。
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为木材行业数字化转型提供技术支持：木材表面缺陷检测数据集的建立和应用可以促进木材行业向数字化、智能化方向发展，提升行业竞争力和创新能力。