树木年轮分割数据集简介


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Instance Segmentation
实例分割
Classes (5) 类别(5)
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Lenho juvenil
青年木材
Lenho tardio
晚木
Polygon
多边形
latewood
晚材
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计算机视觉领域的实例分割数据集,包含 5 个具体类别:青年木材(Lenho juvenil)、晚木(Lenho tardio)、多边形(Polygon)、晚材(latewood)及未明确标注的 “00” 类
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包含 51 张图像数据,配套 2 个数据集文件,当前暂未构建相关模型(模型数量为 0)
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以图像文件为核心数据载体,配套提供用于学术引用的 BibTeX 格式文献引用模板
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为树木年代学研究提供 AI 技术支持,助力通过计算机视觉自动识别、分割树木年轮,提升树木生长周期分析、古气候推断等研究的效率与准确性
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该数据集聚焦树木年轮的实例分割任务,5 个类别覆盖了木材生长过程中的关键结构。青年木材与晚木等类别区分,能帮助模型精准识别树木不同生长阶段的年轮特征,为后续分析树木生长规律奠定基础。


从数据规模来看,51 张图像与 2 个数据集文件构成了基础数据支撑。虽图像数量不算庞大,但针对树木年轮这一细分研究场景,可满足初步模型训练与算法验证需求,为相关研究提供标准化数据样本。
数据集未明确标注图像具体格式,但作为计算机视觉数据集,通常会采用 JPG、PNG 等通用图像格式,确保在主流图像处理与深度学习框架中能顺畅使用,降低研究人员的数据预处理门槛。
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