CODEBRIM (COncrete DEfect BRidge IMage Dataset)
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资源简介：
五种常见混凝土缺陷的多目标分类数据集。资料来源：元学习卷积神经架构，用于多目标混凝土缺陷分类与混凝土缺陷桥图像数据集
A multi-class classification dataset for five common concrete defects. Data Source: Meta-learning convolutional neural architectures for multi-objective concrete defect classification and concrete defect bridge image dataset
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-05-23
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
CODEBRIM是一个专注于混凝土桥梁缺陷图像的多目标分类数据集，包含五种常见混凝土缺陷类型。该数据集由法兰克福大学于2019年发布，旨在支持元学习卷积神经架构的研究，适用于计算机视觉领域的缺陷检测和分类任务。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
