面向畜禽肉加工领域的畜类胴体多组CT数据集

数据集内容：包括82组畜类腿骨CT数据，主要用于进行畜类自动化智能剔骨点的检测
采集方案：首先，根据任务定位需求(剔骨刀下刀前需要“看到”猪腿骨的所在位置)确定采集数据集的工具和数据类型，采集CT数据；其次，使用医用X射线限束器采集实验室环境下的猪腿CT数据并对收集到的数据进行筛选；其次，使用labelme工具进行骨骼区域标注；最后，进行数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

Dataset Content: 82 sets of livestock leg bone CT data, primarily utilized for the detection of automated intelligent bone-cutting points for livestock. Acquisition Workflow: First, determine the data collection tools and appropriate data types based on the task positioning requirement—specifically, the bone-cutting knife must "perceive" the position of the pig leg bone prior to incision—to collect CT data; second, employ a medical X-ray beam limiter to acquire pig leg CT data in a laboratory setting and screen the collected datasets; third, annotate the bone regions using the LabelMe annotation tool; finally, split the overall dataset into training, validation, and test sets.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含82组畜类腿骨CT数据，专门用于畜禽肉加工领域的自动化智能剔骨点检测。数据经过采集、筛选、标注，并划分为训练集、验证集和测试集，以支持相关技术研究与应用。