YOLO钢筋检测计数数据集(5000+图像，标注完整)

最新推荐文章于 2025-01-05 06:15:52 发布
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分类专栏： 数据集 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 目标检测 视觉检测
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这篇文章介绍了一个高精度的YOLO钢筋检测数据集，包含5125张密集钢筋图像，适用于计算机视觉项目、毕业设计和科研实验。原始图像未经过增强，提供完整的标注信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

YOLO钢筋检测计数数据集，包含5125张真实场景下，密集钢筋图像，高精度yolo标注完整，全部原始图像，未使用增强。

适用于CV项目，毕设，科研，实验等

需要此数据集或其他任何数据集请私信

【目标检测】基于yolov6的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
学无止境、积少成多、厚积薄发
01-12 2058
手把手系列教程：基于yolov6的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
【目标检测】基于yolov5的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
学无止境、积少成多、厚积薄发
03-31 4915
【目标检测】基于yolov5的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
深度学习yolo钢筋检测识别计数数据集（部分）
03-17
深度学习yolo钢筋检测识别计数数据集（部分）： 250张钢筋图像，yolo标注完整 需要更多钢筋检测yolo数据集或其他任何数据集请私信
钢筋（螺纹钢）检测计数数据集
m0_73878864的博客
01-20 565
人工智能深度学习钢筋（螺纹钢）检测计数数据集，近2000张图像，人工打标，标注完整。
如何使用YOLOv5模型对钢材表面缺陷数据集进行训练、评估和可视化 1800张图片，包含有六种缺陷：轧制氧化皮，斑块，开裂，点蚀表面，内含物和划痕钢材表面缺陷检测数据集
2401_88441190的博客
11-28 996
如何使用YOLOv5模型对钢材表面缺陷数据集进行训练、评估和可视化 1800张图片，包含有六种缺陷：轧制氧化皮，斑块，开裂，点蚀表面，内含物和划痕钢材表面缺陷检测数据集
人工智能钢筋计数数据集(训练集501-569)
07-12
由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第501-569张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502
钢筋盘点计数数据集图片展示
李鑫玉的博客
07-12 1136
钢筋盘点计数数据集展示，供资源下载的朋友查看图片质量
基于YOLOv8的钢筋检测计数含完整数据集完美运行
crasher123的博客
03-20 599
钢筋数量统计是钢材生产、销售过程中的重要组成部分，在钢筋生产企业或钢筋交易市场，将钢筋捆扎后，现场盘点工人主要使用不同颜色的彩笔多次标记以区分计数和未计数钢筋。经过长期、高强度的工作，人的眼睛和大脑容易疲劳，计数误差会大大增加。因此，钢筋数量计数方法的研究和开发是钢材生产和销售行业非常紧迫的问题。随着图像处理技术的发展，越来越多的研究机构将图像处理技术应用于钢筋及其他棒材的自动计数。目前，由于市场需求较大，生产线钢筋在线自动计数系统、捆扎钢筋自动计数系统的开发已成为钢筋生产销售和机器视觉技术的热点话题。
如何使用Yolov8训练使用工地钢筋计数数据集 并且构建一个完整的基于YOLOv8的钢筋计数检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化
2401_88440984的博客
01-05 731
如何使用Yolov8训练使用工地钢筋计数数据集 并且构建一个完整的基于YOLOv8的钢筋计数检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化
钢筋端面数据集（含标注信息）
06-04
钢筋作为工业建筑的基础性底层材料，被广泛的应用于房屋建筑，桥梁建筑， 公共建筑等众多建筑业。而不论是钢筋厂商生产钢筋的过程中，还是各大施工场地引入钢筋的过程中，对钢筋进行点支计数都是十分重要的一个环节。而在当下，该环节绝大多数是采用厂商人员或验收人员人工计数的方法来统计钢筋数量，该过程消耗较多的人力资源，耗时颇长，并且出错率较高，不利于工程的整体快速推进，无法满足厂商或企业对智能化产业的要求。 此数据集可以用来实现钢筋智能计数模型。
人工智能钢筋计数数据集(训练集401-500)
07-12
由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第401-500张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502
人工智能钢筋计数数据集(测试集1-85)
07-12
由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第1-85张测试集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502
人工智能钢筋计数数据集(训练集201-300)
07-12
由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第201-300张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502
人工智能钢筋计数数据集(训练集101-200)
07-12
由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第101-200张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502
detect_steel_number:DCIC 钢筋数量AI识别 baseline 0.98+
05-06
比赛地址 环境依赖 ubuntu, python3, tensorflow, keras, skimage, opencv-python, numpy, pandas, matplotlib等 我的方案 关于检测/分割模型选择 尝试了 retinanet、faster rcnn、fpn 和 msak rcnn ，其中 mask rcnn 得分 0.980，从 kaggle 上得知使用 U-Net 全卷积网络进行语义分割可能效果比较好，目前还没有尝试。 关于预训练模型 经过后期大佬分享，建议选用 coco 预训练模型。 关于优化器选择 前期选择默认 SGD 优化器，后来在 60epoch 后选择用 Adam 优化器。 I found that the model reaches a local minima faster when trained using Adam optimizer c
YOLO钢筋检测 钢筋检测数据集-dataset_reinforcing.rar
03-21
这个名为"YOLO钢筋检测 钢筋检测数据集-dataset_reinforcing.rar"的压缩包文件提供了用于训练YOLO模型进行钢筋检测的数据集。在建筑行业中，钢筋检测对于确保结构安全至关重要，因此这类数据集的建立对于开发有效的...
钢筋计数检测数据集VOC+YOLO格式5610张1类别84万个框.docx
05-15
根据提供的文件信息，以下是对“钢筋计数检测数据集VOC+YOLO格式5610张1类别84万个框”的知识点整理。 1. 数据集类型和格式：本数据集为专门用于钢筋计数检测的数据集，包含两种常用的目标检测格式，即Pascal VOC...
YOLO目标检测-钢筋点数数据集（图片+xml格式标签）.rar
最新发布
05-16
由于文件名称中提到了“点数数据集”，这意味着这个数据集除了基本的定位信息外，还可能包含了对钢筋的计数信息，这可能意味着数据集不仅仅用于简单的检测任务，还能够用于对钢筋数量的统计，这对于工程领域是一个...
智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 数据下载与评测
程永强
01-13 5757
智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 数据下载与评测 train_dataset.zip 训练集图片资源文件 MD5: 34F09C91A96BACFFF12AA80DA1BBD085 train_labels.csv 训练集标注文件 MD5: 350668D7E7E9E40A2EBCA6DF8A0C947E submit_example.csv 提交样例 MD5: 6726465B10566E...
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