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编辑丨极市平台

导    读

 

本文汇总了道路裂缝、坑洼等相关图像数据集资源，均附下载链接。 

CrackForest数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2wdNdX

CrackForest数据集是一个带注释的道路裂缝图像数据库，可以大致反映城市路面状况。

道路裂缝坑洼图像数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/3eEDlj

这个数据集是一个极具挑战性的集合，包含 5,000 多张野外道路上的坑洼图像。这些图像是使用我们的众包平台从 2000 多个不同地点捕获的，其中每张图像都由我们在 Datacluster Labs 的计算机视觉专家手动审查和验证。它在各种各样的道路上包含各种各样的坑洼或裂缝。

坑洼检测数据集

数据集下载链接：http://m6z.cn/5wJJTa

700个在坑洼处带有3K +注释的图像

坑洼图像数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2vtaK6

包含 600 多张坑坑洼洼的道路的 .jpg 图片。

注意：这些图像是从谷歌网络上抓取的，它可能有一些嘈杂或重复的图像。

道路坑洼检测数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2nWXFp

包含 300 多张包含坑洼的道路图像的标记图像数据集。

数据集包含两个文件夹 - 正常和坑洼。

“Normal”包含从不同角度拍摄的平坦道路图像，“Potholes”包含道路上有坑洼的图像。

道路损害数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2gqKAI

这个数据集是为训练深度学习而创建的。所有图像均使用智能手机相机（小米 Redmi Note 8）拍摄，尺寸约为 1080p。

数据集由两种类型的数据组成，图像和注释总是成对出现。注释以 YOLOv3 风格书写，每一行代表一个 ground truth

混凝土表面裂纹检测数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/378qgC

混凝土表面裂缝是土木结构的主要缺陷。建筑检查是为了评估建筑物的刚度和抗拉强度而进行的。裂缝检测在建筑检测中起着重要作用，发现裂缝并确定建筑物的健康状况。

数据集包含有裂缝和无裂缝的各种混凝土表面的图像。图像数据在单独的文件夹中分为负片（无裂纹）和正片（有裂纹）两种，用于图像分类。每个类有 20000 张图像，总共有 40000 张图像，227 x 227 像素，带 RGB 通道。该数据集是使用 Zhang 等人 (2016) 提出的方法从 458 张高分辨率图像（4032x3024 像素）生成的。发现高分辨率图像在表面光洁度和照明条件方面具有高差异。没有应用随机旋转或翻转或倾斜方面的数据增强。

道路裂缝检测数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2ZCfNd

CrackSeg3

数据集下载链接：http://suo.nz/2S62Iw

用于实例分割的道路缝隙检测数据集，共有116张图片。

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

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下载2：Python视觉实战项目52讲
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下载3：OpenCV实战项目20讲
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