路面裂缝检测数据集
时间: 2025-08-07 07:33:13 浏览: 6
### 路面裂缝检测数据集下载
对于路面裂缝检测的任务,可以考虑以下几个公开可用的数据集:
#### 1. 道路裂缝语义分割数据集
该数据集包含超过6000张图像及其对应的像素级标签[^1]。这些标签以二值形式存在,适合用于训练语义分割模型(如U-Net, U-Net++, FCN, SegFormer 和 DeepLab)。此数据集的特点在于其高质量的标注和丰富的场景多样性。
#### 2. 无人机航拍路面裂缝识别数据集
这个数据集由3151张图像组成,并涵盖了七种不同类型的裂缝:纵向裂缝、横向裂缝、龟裂、斜向裂缝、修补痕迹、块状裂缝以及坑洞[^2]。每张图像都配有XML和TXT格式的标签,便于适配不同的机器学习框架。此外,该项目还包括一个预训练的YOLO模型权重文件,可以直接加载并微调以适应特定需求。
#### 3. 水泥路面裂缝检测数据集
这一数据集来源于实际工程项目中的采集与手动标注工作[^3]。它采用了细粒度覆盖框的方式进行标注,从而提高了检测精度的同时降低了计算复杂度。尽管具体数量未提及,但其设计思路非常适合解决现实世界中复杂的裂缝形态问题。
#### 4. 墙面水泥路面裂缝检测数据集 (8678张)
这是一个较大规模的目标检测数据集,包含了8678张关于墙面或水泥路面上裂缝的照片[^4]。它的标签遵循VOC+YOLO格式标准,因此非常容易被现有的目标检测工具链所接受。
以上提到的所有资源都可以通过各自的官方链接或者相关平台找到具体的下载地址,请访问对应网站完成注册登录后再按指引操作即可获得所需资料。
```python
import requests
def download_file(url, destination_folder="./downloads"):
"""Download a file from the given URL to specified folder."""
local_filename = url.split('/')[-1]
with requests.get(url, stream=True) as r:
r.raise_for_status()
save_path = os.path.join(destination_folder, local_filename)
with open(save_path, 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
return save_path
# Example usage of function above.
url_to_download = "https://example.com/dataset.zip"
destination_dir = "./my_datasets/"
downloaded_filepath = download_file(url=url_to_download, destination_folder=destination_dir)
print(f"File downloaded successfully at {downloaded_filepath}.")
```
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