硬纸板缺陷检测YOLOV5数据集：训练与验证集

YOLOV5是一种广泛使用的实时目标检测算法，具有速度快，准确性高的特点。本资源提供了一个硬纸板缺陷目标检测数据集，其中包括了1类别的缺陷图像，即纸板的破损、起泡、划痕等。数据集中的图片分辨率为1080*1440，并且采用了RGB颜色模式。 数据集按照YOLOV5的目录格式进行组织，方便用户直接使用。数据集分为训练集和验证集，其中训练集包含了845张图片和对应的845个标签txt文件，而验证集则包含了211张图片和211个标签txt文件。每个标签txt文件中都包含了图像中缺陷的位置和类别信息，支持模型训练和验证。 数据集的总大小为111MB，虽然数据量不大，但对于硬纸板缺陷检测这种特定应用来说，已经足够用于训练一个有效的目标检测模型。 本资源还包含了一个可视化脚本，用户可以随机传入一张图片，脚本会自动绘制边界框，并将结果显示并保存在当前目录。这个脚本无需任何更改，用户可以直接运行，有助于快速查看数据集的实际情况。 总的来说，这个数据集非常适合进行硬纸板缺陷的目标检测研究和开发，可以帮助开发者训练出准确的检测模型，并在实际生产环境中应用，提高质量控制的效率和准确度。