数据集：基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10的焊接表面缺陷检测数据集

基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10的焊接表面缺陷检测数据集。

项目信息

编号：Dataset-3
大小：53M

数据信息

数据集名称：焊接表面缺陷检测数据集
类别：不良焊接、良好焊接、缺陷
数据量：
已划分train、val、test 共计1089张
数据格式：YOLO标注格式
YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10可直接训练 包含.yaml文件。

项目介绍

焊接表面缺陷检测数据集是一个专为焊接质量评估和缺陷检测而设计的高质量数据集，旨在推动基于计算机视觉的自动化检测技术的发展。该数据集主要用于目标检测任务，涵盖了三种关键类别：不良焊接、良好焊接和缺陷。这些类别反映了焊接表面在实际工业生产中的常见情况，能够为研究人员和工程师提供丰富的数据支持，帮助他们开发和优化检测算法。

该数据集采用了YOLO（You Only Look Once）标注格式，这是一种广泛使用的目标检测模型标注格式。YOLO格式的优势在于它能够快速、高效地检测图像中的多个对象，并进行分类。数据集中的标签映射信息详细记录在data.yaml文件中，使用者可以方便地获取每个类别的标签信息，从而在模型训练和推理过程中正确识别和处理不同类型的焊接表面。

数据集中包含的图像经过精心挑选，来源于多个不同的图像集合和数据集。这些图像反映了各种焊接环境和条件下的实际情况，使得该数据集具有高度的代表性和实用性。通过利用这些多样化的数据，研究人员可以开发出更为鲁棒的检测算法，能够在不同的工业场景中准确地检测焊接表面的缺陷和质量问题。

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Dataset (完整数据集：确保能用)