数据集关键信息简介

数据集核心信息表

数据集的类别划分清晰，围绕建筑缺陷检测需求设置。原始数据集聚焦真实场景，精准覆盖 6 种常见建筑缺陷及正常墙面状态，每种缺陷都有对应的图像样本，能真实反映不同建筑结构的缺陷情况；增强数据集则基于原始数据优化，通过技术手段拓展数据多样性，满足模型训练对丰富数据的需求。

从数量来看，数据集规模可观。原始数据集的 3965 张 RGB 图像，每张都经过人工标注，确保数据的准确性与可用性，为基础模型训练提供扎实数据支撑；14000 张增强图像进一步扩大数据量，弥补原始数据可能存在的不足，让训练出的模型更具稳健性与泛化能力。

数据集格式贴合实际应用场景，RGB 图像格式便于计算机视觉技术处理，适配各类图像识别模型；配套的 Python 脚本涵盖数据预处理、增强、拆分、模型训练评估等功能.

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