triangulum66/bubble_size_distribution

---
task_categories:
- image-segmentation
tags:
- roboflow
- roboflow2huggingface

---

<div align="center">
<img width="640" alt="triangulum66/bubble_size_distribution" src="https://huggingface.co/datasets/triangulum66/bubble_size_distribution/resolve/main/thumbnail.jpg">
</div>

### Dataset Labels

```
['bubble']
```

### Number of Images

```json
{'valid': 47, 'test': 32, 'train': 243}
```

### How to Use

- Install [datasets](https://pypi.org/project/datasets/):

```bash
pip install datasets
```

- Load the dataset:

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("triangulum66/bubble_size_distribution", name="full")
example = ds['train'][0]
```

### Roboflow Dataset Page
[https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun/dataset/2](https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun/dataset/2?ref=roboflow2huggingface)

### Citation

```
@misc{
project-2-cylun_dataset,
title = { Project 2 Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { Indian Institute of Technology Guwahati },
howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun } },
url = { https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2024 },
month = { feb },
note = { visited on 2024-02-28 },
}
```

### License
CC BY 4.0

### Dataset Summary
This dataset was exported via roboflow.com on February 27, 2024 at 4:50 PM GMT

Roboflow is an end-to-end computer vision platform that helps you
* collaborate with your team on computer vision projects
* collect & organize images
* understand and search unstructured image data
* annotate, and create datasets
* export, train, and deploy computer vision models
* use active learning to improve your dataset over time

For state of the art Computer Vision training notebooks you can use with this dataset,
visit https://github.com/roboflow/notebooks

To find over 100k other datasets and pre-trained models, visit https://universe.roboflow.com

The dataset includes 322 images.
Bubbles are annotated in COCO format.

The following pre-processing was applied to each image:

No image augmentation techniques were applied.

task_categories:
- 图像分割（image-segmentation）
tags:
- roboflow
- roboflow2huggingface

---

<div align="center">
<img width="640" alt="triangulum66/bubble_size_distribution" src="https://huggingface.co/datasets/triangulum66/bubble_size_distribution/resolve/main/thumbnail.jpg">
</div>

### 数据集标签

['气泡']

### 图像数量分布

json
{'valid': 47, 'test': 32, 'train': 243}

### 使用方法

- 安装 [datasets](https://pypi.org/project/datasets/) 库：

bash
pip install datasets

- 加载数据集：

python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("triangulum66/bubble_size_distribution", name="full")
example = ds['train'][0]

### Roboflow 数据集页面
[https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun/dataset/2](https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun/dataset/2?ref=roboflow2huggingface)

### 引用格式

@misc{
project-2-cylun_dataset,
title = { 项目2数据集 },
type = { 开源数据集 },
author = { 印度古瓦哈提理工学院 },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun } },
url = { https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun },
journal = { Roboflow 宇宙 },
publisher = { Roboflow },
year = { 2024 },
month = { 2月 },
note = { 访问于2024年2月28日 },
}

### 许可协议
CC BY 4.0（知识共享署名4.0国际许可协议）

### 数据集概览
本数据集于2024年2月27日格林尼治标准时间16:50通过roboflow.com导出。

Roboflow是一款端到端的计算机视觉平台，可助力您：
* 与团队协同开展计算机视觉项目
* 收集并整理图像素材
* 理解并检索非结构化图像数据
* 完成标注并构建数据集
* 导出、训练并部署计算机视觉模型
* 使用主动学习技术随时间迭代优化数据集

如需获取可配合本数据集使用的前沿计算机视觉训练教程Notebook，请访问 https://github.com/roboflow/notebooks

如需查阅超过10万个其他数据集与预训练模型，请访问 https://universe.roboflow.com

本数据集共包含322张图像，所有气泡均采用COCO格式进行标注。

已对每张图像应用以下预处理：无。未应用任何图像增强技术。

原始信息汇总

数据集概述

任务类别

• 图像分割

标签

• 泡泡

图像数量

• 验证集：47张
• 测试集：32张
• 训练集：243张

使用方法

1. 安装 datasets 库： bash pip install datasets

2. 加载数据集： python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("triangulum66/bubble_size_distribution", name="full") example = ds[train][0]

引用

@misc{ project-2-cylun_dataset, title = { Project 2 Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { Indian Institute of Technology Guwahati }, howpublished = { url{ https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun } }, url = { https://universe.roboflow.com/indian-institute-of-technology-guwahati/project-2-cylun }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2024 }, month = { feb }, note = { visited on 2024-02-28 }, }

许可证

CC BY 4.0

数据集摘要

• 数据集于2024年2月27日通过roboflow.com导出。
• 包含322张图像。
• 泡泡标注采用COCO格式。
• 未应用任何图像增强技术。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在流体动力学与多相流研究领域，精确量化气泡尺寸分布对于理解传质与反应过程至关重要。该数据集由印度理工学院古瓦哈提分校构建，通过Roboflow平台进行系统化采集与标注。研究人员收集了322幅气泡图像，并采用COCO格式对气泡实例进行精细分割标注，涵盖训练集243幅、验证集47幅及测试集32幅。整个构建过程未施加图像增强技术，确保了原始流体形态特征的真实性与一致性。

使用方法

借助HuggingFace的datasets库，用户可通过简易代码加载数据集进行气泡分割模型训练与评估。安装依赖后，使用load_dataset函数指定数据集名称即可获取已划分的训练、验证与测试子集。数据以图像-标注对形式组织，支持直接输入至主流分割网络框架。研究者可进一步结合Roboflow提供的训练工具链，实现从数据预处理到模型部署的完整工作流程。

背景与挑战

背景概述

在流体动力学与多相流研究中，气泡尺寸分布的精确量化对于理解传质、反应工程及工业过程优化具有关键意义。由印度理工学院古瓦哈提分校于2024年构建的bubble_size_distribution数据集，聚焦于通过图像分割技术自动识别与测量气泡形态，旨在解决传统手动分析方法效率低下、主观性强的问题。该数据集包含322张标注图像，以COCO格式标注气泡实例，为开发基于深度学习的自动化气泡分析模型提供了重要基准，推动了计算机视觉在实验流体力学领域的应用。

当前挑战

该数据集致力于应对气泡图像分割中的核心挑战：在复杂背景、光照不均及气泡重叠条件下实现高精度实例分割，这对模型泛化能力提出了严峻考验。构建过程中，数据采集面临气泡动态变化快、图像清晰度难以统一等困难，且标注工作需在无数据增强条件下确保边界精确性，增加了数据准备的复杂度。此外，数据规模相对有限，可能影响模型在多样化场景下的性能表现，需通过迁移学习或主动学习策略加以弥补。

常用场景

经典使用场景

在流体动力学与多相流研究中，气泡尺寸分布是评估传质效率与流动特性的关键参数。triangulum66/bubble_size_distribution数据集通过提供标注的气泡图像，为图像分割任务奠定了数据基础。该数据集常用于训练深度学习模型，以自动识别并量化气泡的形态与分布，从而替代传统依赖人工测量的方法，提升实验分析的精度与可重复性。

解决学术问题

该数据集有效解决了多相流系统中气泡尺寸统计的自动化难题。传统方法依赖手动测量或简化假设，难以处理复杂流动条件下的气泡群。通过提供高质量标注图像，该数据集支持开发基于卷积神经网络的分割模型，实现了对气泡边界与尺寸的精确提取，促进了流体界面动力学与传质机理的定量研究，为相关领域的理论建模提供了可靠数据支撑。

实际应用

在工业与工程实践中，气泡尺寸分布数据集广泛应用于化工反应器优化、废水处理过程监控以及能源领域的燃烧效率分析。例如，在气液反应器中，通过实时分析气泡分布，可调整操作参数以增强混合效果；在环境工程中，该技术有助于评估曝气系统的性能，从而提升处理效率并降低能耗，体现了计算机视觉技术在流程工业智能化转型中的重要作用。

数据集最近研究

最新研究方向

在流体动力学与化学工程领域，气泡尺寸分布数据集正推动计算机视觉技术的深度应用。该数据集聚焦于图像分割任务，通过精确标注气泡形态，为多相流系统的实时监测与分析提供了关键数据支撑。当前前沿研究致力于结合深度学习模型，如基于Transformer的架构，以提升气泡识别与尺寸测量的自动化精度，尤其在微流体装置和工业反应器优化中备受关注。热点事件包括利用此类数据集开发智能传感器系统，用于环境监测和能源生产过程中的气泡行为预测，其影响在于显著增强了过程控制的效率与可持续性，为跨学科创新奠定了实证基础。