xiazeyu/DT_SegNet

DT-SegNet数据集是一个用于电子显微镜（EM）图像中对象检测和分割的数据集，特别针对铬基超合金的微观结构分析。数据集包含训练、验证和测试三个部分，数据存储格式为Apache Parquet。检测注释遵循YOLO格式，分割注释存储为PNG图像。数据集的类别标签为0，表示沉淀物。该数据集旨在加速新型材料的开发，特别是通过高效和准确的对象检测和分割来加速铬基超合金的微观结构检查。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• DT_SegNet Dataset

数据集特征

• id：整数类型（int8）
• original_name：字符串类型（string）
• image：图像类型（image）
• det_annotation：
  • bbox：序列类型，包含4个浮点数（float32）
  • category：类别标签，名称为precipitate
• seg_annotation：图像类型（image）
• raw_seg_annotation：字符串类型（string）

数据集划分

• 训练集：15个样本，占用7130619字节
• 验证集：4个样本，占用2195097字节
• 测试集：5个样本，占用1956008字节

数据集大小

• 下载大小：10468587字节
• 数据集大小：11281724字节

配置

• 默认配置：
  • 训练数据路径：data/train-*
  • 验证数据路径：data/validation-*
  • 测试数据路径：data/test-*

任务类别

• 图像分割
• 特征提取

语言

• 英语

标签

• 类别标签：0 表示 precipitate

存储格式

• Apache Parquet

注释格式

• 检测注释：遵循YOLO格式
• 分割注释：存储为PNG图像