碎片数据集核心信息简介
类别
Classes (8) 类别（8）
Cone
锥形标志
Drum
桶
Tube
管子
cone
锥形标志
construction-barrel
施工桶
traffic barrel
交通桶
traffic delinator
交通分隔标
traffic-barrels
交通桶
碎片数据集核心信息表
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涵盖 8 类目标，包括 Cone（锥形物）、Drum（桶形物）、Tube（管状物）、construction-barrel（施工桶）、traffic barrel（交通桶）、traffic delinator（交通标识柱）、traffic-barrels（交通桶，复数标注），另有小写 “cone” 标注，覆盖常见道路施工及障碍类碎片
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包含 1957 张图像，整体规模达 “2k 图像” 级别，能为目标检测模型训练提供充足的样本支撑，满足基础模型开发与优化的数据需求
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以图像文件为核心格式，搭配目标检测所需的标注信息（隐含于数据集结构中，用于定位各类碎片目标），适配计算机视觉模型训练的常规数据输入需求
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可用于开发道路碎片目标检测模型，助力自动驾驶、智能交通监控、道路养护等场景，实现对施工障碍、道路杂物的自动识别与预警，提升场景安全性与智能化管理效率
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该数据集的类别设计聚焦道路场景中的常见碎片，8 类目标均与交通、施工相关，既包含锥形物、桶形物等典型警示类碎片，也涵盖管状物等可能的道路障碍，分类细致且贴合实际应用场景，能精准满足针对道路碎片识别的模型训练需求。
从数量来看，1957 张图像构成的 “2k 图像” 级数据集，在中小规模目标检测项目中具备较强实用性。相较于小型数据集，其样本量足以支撑模型学习各类碎片的外观特征差异；同时规模适中，便于开发者快速开展数据预处理与模型迭代测试。
#AI图像识别数据集 #道路障碍物识别数据集 #雪糕筒识别数据集 #道路隔离桩数据集 #交通桶识别 #警示柱识别 #数据集 第10248期
