无人机视角航拍河道漂浮物垃圾识别分割数据集labelme格式256张1类别

数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)

图片数量(jpg文件个数):256

标注数量(json文件个数):256

标注类别数:1

标注类别名称:["Floating"]

每个类别标注的框数:

Floating count = 387

总框数:387

使用标注工具:labelme=5.5.0

所在仓库:firc-dataset

图片分辨率:640x640

无人机:DJI M350rtk

采集高度:300m

采集角度:90°

数据集是否有增强:有,大约99张是原图剩余均为增强图片

标注规则:对类别进行画多边形框polygon

重要说明:可以将数据集用labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

图片预览:

标注例子:

原图:

标注绘制结果:

labelme编辑图实例:

相关推荐
All The Way North-9 小时前
彻底掌握 RNN(实战):PyTorch API 详解、多层RNN、参数解析与输入机制
pytorch·rnn·深度学习·循环神经网络·参数详解·api详解
童话名剑10 小时前
情感分类与词嵌入除偏(吴恩达深度学习笔记)
笔记·深度学习·分类
咋吃都不胖lyh11 小时前
CLIP 不是一个 “自主判断图像内容” 的图像分类模型,而是一个 “图文语义相似度匹配模型”—
人工智能·深度学习·机器学习
咚咚王者13 小时前
人工智能之核心技术 深度学习 第七章 扩散模型(Diffusion Models)
人工智能·深度学习
逄逄不是胖胖13 小时前
《动手学深度学习》-60translate实现
人工智能·python·深度学习
koo36414 小时前
pytorch深度学习笔记19
pytorch·笔记·深度学习
哥布林学者15 小时前
吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第三周:序列模型与注意力机制(三)注意力机制
深度学习·ai
A先生的AI之旅15 小时前
2026-1-30 LingBot-VA解读
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络
Learn Beyond Limits15 小时前
文献阅读:A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images
论文阅读·人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉·ai
下午写HelloWorld16 小时前
差分隐私深度学习(DP-DL)简要理解
人工智能·深度学习