数据集简介
类别
|包含 person（人物）
rail-track（铁轨）
trains（列车）
数据集核心信息表
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包含 person（人物）、rail-track（铁轨）、trains（列车）三类核心检测对象
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总计 2588 张图像，关联相似项目图像规模覆盖 1728-6196 张不等
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支持实例分割（Instance Segmentation）模型训练与部署，适配图像输入输出格式
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可用于铁路场景下人员、铁轨、列车的实时识别与分割，助力铁路安全监测、智能运维等场景落地
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该数据集的核心类别聚焦铁路场景关键元素，分为 person、rail-track、trains 三类。这种分类方式精准对应铁路运营中的核心监测对象，能满足对人员误入、铁轨状态、列车位置的同步识别需求，为场景化检测提供明确分类依据。
从数据数量来看，该数据集包含 2588 张图像，规模适中且针对性强。同时其相似项目图像数量跨度大，可根据不同训练需求补充数据，既保证基础模型训练的数据支撑，也为后续模型优化提供扩展空间。
数据集数量上，2588 张图像覆盖三类核心对象，每张图像均服务于实例分割任务。相较于单一对象数据集，这种多类别数据组合能减少模型训练时的数据适配成本，让模型在复杂铁路场景中更快实现多目标协同检测。
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