数据集标签

['pothole']

图像数量

{'test': 5, 'train': 80, 'valid': 5}

如何使用

• 安装 datasets :

pip install datasets

• 加载数据集：

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("keremberke/pothole-segmentation", name="full")
example = ds['train'][0]

Roboflow 数据集页面

https://universe.roboflow.com/imacs-pothole-detection-wo8mu/pothole-detection-irkz9/dataset/4

引用

@misc{ pothole-detection-irkz9_dataset,
    title = { Pothole Detection Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { IMACS Pothole Detection },
    howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/imacs-pothole-detection-wo8mu/pothole-detection-irkz9 } },
    url = { https://universe.roboflow.com/imacs-pothole-detection-wo8mu/pothole-detection-irkz9 },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2023 },
    month = { jan },
    note = { visited on 2023-01-15 },
}

许可证

CC BY 4.0

数据集概要

此数据集于2023年1月15日下午6:38通过roboflow.com导出

Roboflow是一个端到端的计算机视觉平台，可帮助您：

• 与团队合作进行计算机视觉项目
• 收集和组织图像
• 理解和搜索非结构化的图像数据
• 注释和创建数据集
• 导出、训练和部署计算机视觉模型
• 使用主动学习不断改进数据集

您可以使用与此数据集配套的最先进的计算机视觉训练笔记本，请访问 https://github.com/roboflow/notebooks

要查找其他超过100k个数据集和预训练模型，请访问 https://universe.roboflow.com

数据集包括90张图片。坑洞以COCO格式进行了标注。

对每个图像应用了以下预处理：

未应用任何图像增强技术。