基于YOLO26输电线异物检测系统1：输电线异物检测数据集说明(含下载链接)

一. 前言

本篇博客是《基于YOLO26输电线异物实时检测系统》系列文章之《纸板缺陷检测数据集说明(含下载链接)》，网上有很多输电线异物检测数据集的数据，百度一下，一搜一大堆，但质量参差不齐，很多不能用，即使一个一个的看也会浪费很多时间才有可能辨别出有用的数据集。为了方便你我他，本博客将分享一个由我自己整理的输电线异物检测数据，可直接应用到目标检测算法比如yolo系列中，当然也可以应用到分类模型中，数据集总共有1099张图片，并包含它的高质量标注文件。数据质量非常高，甚至可应用到工业落地的项目中。

二. 输电线异物检测类别说明

在输电线异物检测识别算法开发中，我们需要定义输电线异物的行为类别；项目将输电线异物状态分为4种，

names = {0:'nest', 1:'balloon', 2:'trash', 3:'kite'}

，为了便于大家理解，下面给出实际应用中的效果图：

三. 输电线异物测数据集下载

数据包含内容：

输电线异物检测数据集，数据集总共有1099张图片，其中验证集109张，训练集879张，测试集111，都有相应的标注文件

四. 深度学习YOLO26神经网络实现输电线异物检测和识别

参考文章：输电线异物检测和识别2：基于深度学习YOLO26神经网络实现输电线异物检测和识别(含训练代码和数据集)：

输电线异物检测和识别2：基于深度学习YOLO26神经网络实现输电线异物检测和识别(含训练代码和数据集)-CSDN博客

五. 基于GUI交互界面实现输电线异物检测和识别

参考文章：输电线异物检测和识别3：基于深度学习YOLO26神经网络实现输电线异物检测和识别(含训练代码、数据集和GUI交互界面)：

输电线异物检测和识别3：基于深度学习YOLO26神经网络实现输电线异物检测和识别(含训练代码、数据集和GUI交互界面）-CSDN博客

项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

https://www.bilibili.com/video/BV1Av4Q6sEfZ/

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