senthilsk/crack_detection_dataset

---
task_categories:
- object-detection
tags:
- roboflow
- roboflow2huggingface

---

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

### Dataset Labels

```
['crack', 'mold', 'peeling_paint', 'stairstep_crack', 'water_seepage']
```

### Number of Images

```json
{'valid': 462, 'test': 225, 'train': 2263}
```

### 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("senthilsk/crack_detection_dataset", name="full")
example = ds['train'][0]
```

### Roboflow Dataset Page
[https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset/dataset/1](https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset/dataset/1?ref=roboflow2huggingface)

### Citation

```
@misc{ detr_crack_dataset_dataset,
title = { detr_crack_dataset Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { objectdetection },
howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset } },
url = { https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2024 },
month = { jan },
note = { visited on 2024-01-09 },
}
```

### License
CC BY 4.0

### Dataset Summary
This dataset was exported via roboflow.com on January 9, 2024 at 4:01 AM 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 2950 images.
Cracks-AX10-cracks are annotated in COCO format.

The following pre-processing was applied to each image:

No image augmentation techniques were applied.

---
task_categories:
- 目标检测（object-detection）
tags:
- Roboflow
- roboflow2huggingface

---

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

### 数据集标签

['裂缝（crack）', '霉菌（mold）', '漆面剥落（peeling_paint）', '阶梯状裂缝（stairstep_crack）', '渗水（water_seepage）']

### 图像数量

json
{"valid": 462, "test": 225, "train": 2263}

### 使用方法

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

bash
pip install datasets

- 加载数据集:

python
from datasets import load_dataset

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

### Roboflow 数据集页面
[https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset/dataset/1](https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset/dataset/1?ref=roboflow2huggingface)

### 引用信息

@misc{ detr_crack_dataset_dataset,
title = { detr_crack_dataset Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { objectdetection },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset } },
url = { https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2024 },
month = { jan },
note = { visited on 2024-01-09 },
}

### 许可协议
CC BY 4.0

### 数据集概览
本数据集于2024年1月9日格林尼治标准时间凌晨4:01通过Roboflow平台导出。

Roboflow是一款端到端的计算机视觉平台，可帮助您：
* 在计算机视觉项目中与团队协作
* 收集并整理图像
* 理解并检索非结构化图像数据
* 标注并创建数据集
* 导出、训练并部署计算机视觉模型
* 使用主动学习来随时间迭代优化数据集

如需获取可与本数据集配合使用的前沿计算机视觉训练笔记本，请访问 https://github.com/roboflow/notebooks

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

本数据集总计包含2950张图像，其中Cracks-AX10-cracks相关标注采用COCO格式进行标注。

已对每张图像应用以下预处理操作：

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

• 目标检测

标签

• 裂缝
• 霉菌
• 剥落油漆
• 阶梯裂缝
• 渗水

图像数量

• 验证集：462张
• 测试集：225张
• 训练集：2263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("senthilsk/crack_detection_dataset", name="full") example = ds[train][0]

引用

@misc{ detr_crack_dataset_dataset, title = { detr_crack_dataset Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { objectdetection }, howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset } }, url = { https://universe.roboflow.com/objectdetection-qxiqx/detr_crack_dataset }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2024 }, month = { jan }, note = { visited on 2024-01-09 }, }

许可证

CC BY 4.0

数据集摘要

该数据集于2024年1月9日4:01 AM GMT通过roboflow.com导出。数据集包含2950张图像，裂缝以COCO格式标注。未应用图像增强技术。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在建筑结构健康监测领域，裂缝检测数据集对于评估材料老化与损伤至关重要。senthilsk/crack_detection_dataset的构建依托于Roboflow平台，通过系统化的图像采集与标注流程完成。该数据集共包含2950张图像，涵盖裂缝、霉菌、油漆剥落、阶梯状裂缝及渗水五类标注对象，所有标注均采用COCO格式，确保了与主流目标检测框架的兼容性。图像未经过数据增强处理，保留了原始视觉特征，为模型提供了真实场景下的学习样本。

特点

该数据集在建筑缺陷视觉识别领域展现出鲜明的专业特性。其标注体系精细划分了五类常见建筑缺陷，包括裂缝、霉菌、油漆剥落等，覆盖了多种结构损伤形态。数据划分明确，包含2263张训练图像、462张验证图像及225张测试图像，为模型训练与评估提供了合理支撑。所有图像均以原始状态呈现，未施加任何增强处理，这有助于模型学习真实环境下的缺陷特征，提升在实际应用中的泛化能力与鲁棒性。

使用方法

为便于研究人员高效利用该数据集，其加载流程设计得简洁而规范。用户需先行安装datasets库，随后通过load_dataset函数指定数据集名称与版本即可载入。数据集以标准划分提供训练、验证与测试子集，每张图像均附带COCO格式的标注信息，可直接用于目标检测模型的训练与评估。该设计降低了数据预处理复杂度，使研究者能聚焦于模型开发与性能优化，推动建筑缺陷自动检测技术的进步。

背景与挑战

背景概述

在建筑结构健康监测领域，裂缝检测是评估基础设施安全性的关键环节。senthilsk/crack_detection_dataset由Roboflow平台于2024年1月发布，旨在通过计算机视觉技术自动识别建筑表面的多种缺陷类型。该数据集涵盖了裂缝、霉菌、油漆剥落、阶梯状裂缝及渗水等五类常见建筑损伤，共包含2950张图像，采用COCO标注格式，为基于深度学习的物体检测模型提供了标准化训练资源。其创建推动了智能检测系统的发展，降低了人工巡检的成本与误差，对土木工程与维护领域具有重要应用价值。

当前挑战

该数据集致力于解决建筑表面缺陷的自动化检测问题，其核心挑战在于缺陷形态的多样性与复杂性：裂缝可能呈现细微、不规则或与环境背景高度融合的特征，导致模型难以准确区分与定位。构建过程中，数据采集面临实际环境光照不均、角度多变及图像质量参差等困难，而标注工作需依赖专业领域知识以确保裂缝类别的精确划分。此外，数据集中未应用图像增强技术，可能限制了模型在真实复杂场景下的泛化能力，对算法的鲁棒性与适应性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在结构健康监测领域，senthilsk/crack_detection_dataset为裂缝检测任务提供了标准化的视觉数据资源。该数据集包含2950张图像，涵盖裂缝、霉菌、油漆剥落、阶梯状裂缝及渗水等五类常见建筑缺陷，其标注遵循COCO格式，适用于目标检测模型的训练与评估。通过提供高分辨率的真实场景图像，该数据集使研究人员能够构建和验证深度学习模型，以自动识别建筑表面的各类损伤，从而推动计算机视觉在基础设施维护中的应用。

解决学术问题

该数据集有效解决了建筑缺陷自动检测中的若干关键学术问题。针对传统人工巡检效率低下、主观性强等局限，数据集通过大规模标注图像支持了基于深度学习的裂缝识别方法研究，促进了目标检测算法在复杂背景下的鲁棒性提升。其意义在于为裂缝检测领域提供了基准数据，助力学者探索多类别缺陷的联合检测、小目标识别以及模型泛化能力等核心挑战，对推动结构健康监测的智能化转型具有重要影响。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在目标检测算法的优化与应用拓展。例如，基于DETR等先进架构的裂缝检测模型利用该数据集进行训练，实现了端到端的缺陷识别；同时，学者们结合迁移学习、数据增强等技术，提升了模型在有限标注数据下的性能。这些工作不仅推动了裂缝检测精度的提升，还为多模态融合、实时检测系统开发等方向提供了重要参考。