基于YOLO格式的风机叶片损坏目标检测数据集

学生课堂行为数据集。数据包含6类学生课堂常见行为：低头、手放在桌子下面、环顾四周、正常、站立、举手。

项目信息

编号：Dataset-22
大小：463M

数据信息

数据集名称：风机叶片损坏目标检测数据集
类别：9类
标签 nc=9 names: [‘Chip’, ‘Crack’, ‘Damaged’, ‘Damaged Or Misaligned’, ‘Discoloration’, ‘Erosion’, ‘Flaking’, ‘Peeling’, ‘Pinholes’]
数据量：9893张[数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为8755:773:365。]。
数据集采用YOLO标注格式，适用于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10等模型的训练。扩写

项目介绍

本数据集专门针对风机叶片的损坏检测任务，包含了9,893张高质量的风机叶片损坏图像，旨在为风力发电领域的设备维护、检测和修复提供重要的数据支持。数据集中涵盖了9种常见的叶片损坏类型，分别是芯片、裂纹、破损、损坏或错位、变色、侵蚀、剥皮、针孔以及叶片材料的脱落。这些损坏类型涵盖了风机叶片在实际使用过程中可能遇到的主要问题，为研究人员和工程师提供了一个全面的参考样本库。

数据集按照标准的数据划分方法，分为训练集、验证集和测试集，比例分别为8755张训练图像、773张验证图像和365张测试图像。这样的划分方式确保了模型在训练过程中能够充分学习，同时通过验证集来调整模型参数，并在测试集中进行最终性能评估，确保模型的泛化能力。

每张图像均已采用YOLO（You Only Look Once）目标检测格式进行标注，标注文件为txt格式，适用于YOLO系列模型（包括YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）的训练与测试。这种标注格式具有高度的灵活性和通用性，能够支持快速训练和高效推理，从而加快风机叶片损坏检测系统的开发和部署。

该数据集不仅可以用于训练目标检测模型，还可以在不同的风机叶片检测应用场景中进行扩展，包括自动巡检系统、远程监控系统、无人机检测系统等。通过利用这个数据集，研究人员和开发者可以有效地训练深度学习模型，快速识别和定位风机叶片的损坏位置，从而提高风电设备的运行安全性和维护效率。

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)