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坑洞图像分割数据集
坑洼检测至关重要，因为它对道路安全、维护效率和成本效益有显着贡献。通过及时识别坑洼并进行修复，可以防止事故发生，节省修复成本，确保交通畅通。 数据集详细信息： 该数据集来自roboflow.com，总共包含 780 张以 YOLOv8 格式注释的图像，用于坑洞检测和分割。这些图像经过了预处理和增强，以确保它们为训练稳健的模型做好了准备。 应用于每个图像的预处理包括： 像素数据的自动定向（带有 EXIF 方向剥离） 调整尺寸为 640x640（拉伸） 执行增强以创建每个源图像的 3 个版本，仅针对训练数据，包括： 水平翻转概率为 50% 随机裁剪（图像的 0 到 20%） 随机旋转（ - 15 至 +15 度）
摘要概览
坑洼检测至关重要，因为它对道路安全、维护效率和成本效益有显着贡献。通过及时识别坑洼并进行修复，可以防止事故发生，节省修复成本，确保交通畅通。
数据集详细信息：
该数据集来自roboflow.com，总共包含 780 张以 YOLOv8 格式注释的图像，用于坑洞检测和分割。这些图像经过了预处理和增强，以确保它们为训练稳健的模型做好了准备。
应用于每个图像的预处理包括：
像素数据的自动定向（带有 EXIF 方向剥离）
调整尺寸为 640x640（拉伸）
执行增强以创建每个源图像的 3 个版本，仅针对训练数据，包括：
水平翻转概率为 50%
随机裁剪（图像的 0 到 20%）
随机旋转（ - 15 至 +15 度）