# 描述 本项目旨在创建一个高效的计算机或机器视觉模型，用于在建筑工地检测不同种类的施工设备，我们从三个类别开始：挖掘机、卡车和轮式装载机。

数据集的理学硕士提供。

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原始图像（v1）包含：

• 1,532个标注的“挖掘机”示例

• 1,269个标注的“自卸卡车”示例

• 1,080个标注的“轮式装载机”示例 注意：版本2和3（v2和v3）包含了将原始图像拉伸至416x416像素和640x640像素尺寸的图像，并且没有进行任何增强处理。

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格式和分布

流行下载格式 - YOLOv9 - YOLOv8 - YOLOv5 - YOLOv7 - COCO JSON - YOLO Darknet - Pascal VOC XML - TFRecord - PaliGemma - CreateML JSON - 其他格式

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总图像数量 - 2644张图片 - 查看所有图片 - 注释可视化数据集图像注释可视化

数据集划分 - 训练集 - 84% - 2234张图片 - 验证集 - 10% - 267张图片 - 测试集 - 5% - 143张图片

总结中提到的数据集提供多种流行的机器学习模型格式，并且将图像划分为训练、验证和测试三个子集。这种划分有助于在开发过程中有效地训练和评估模型。