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如何使用YOLOv8进行塌方/山体滑坡识别的数据集训练。滑坡数据集 塌方数据集 落土数据集 1类别 voc标注1000张

使用YOLOv8模型对滑坡落石石头检测数据集进行训练、评估和可视化。 1186张 1类 'stone' 落石数据集石头检测数据集

使用YOLOv8模型对遥感滑坡检测的数据集进行训练、评估和可视化 2299 张 1类 yolo格式 遥感滑坡检测数据集

添加图片注释，不超过 140 字（可选）如何训练使用——滑坡数据集 自然灾害洪水滑坡检测YOLO数据集模型2339张 2类 ，按照8比2划分为训练集和验证集，其中训练集【1871】张，验证集【468】张，模型分为【2】类，分类为：【'flood', 'landslide'】 每个类别的图片数量和标注框数量如下： flood: 图片数【1902】，标注框数【2711】 landslide: 图片数【437】，标注框数【509】添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140

滑坡大规模多传感器滑坡检测数据集，利用landsat，哨兵2，planet，无人机图像等多种传感器采集涵盖国内四川贵州，国外菲律宾印尼等地，数据共2w余副图像，mask准确标注滑坡位置。8GB数据量。数据集介绍深色版本└── masks/├── train/├── val/└── test/每个文件夹中包含对应的图像文件和掩码文件。确保所有图像文件都是.jpg格式，而掩码文件是.png格式，并且它们的名字与对应的图像文件相同。数据集转换。

滑坡数据集 滑坡检测数据集 遥感滑坡数据集 1.洪涝洪水滑坡灾害数据集 灾害 2300张 带标注 voc yolo 2.遥感滑坡目标检测数据集 2300张 滑坡 带标注 voc yolo yolo

超大规模滑坡分割数据集，共34604张图像，全部处理为512×512尺度，涵盖航空，无人机，卫星多种传感器类型，涵盖0.1m-10m不同分辨率影像，数据量3.6GB，标注质量高，全部为原始数据，无增强