数据集概述
本数据集为基于CNN的砖石与砌体裂缝检测模型训练而构建，核心包含汉堡市建筑航拍图像及补充的开源数据库图像，经预处理、自动筛选、人工验证后形成正负样本集，最终整合为八万余张227×227像素的图像数据集。
文件详解
- 文件名称: Dataset (RFSAT).zip
- 文件格式: ZIP压缩包 (.zip)
- 文件内容: 包含用于训练SqueezeNet CNN的整合图像数据集，涵盖汉堡市砖石图像及补充的开源数据库图像（需解压后使用）
数据来源
- 汉堡市
- Mendeley Data（Concrete Crack Images for Classification）
- Dataset for Crack Detection in Images of Masonry Using CNNs
适用场景
- 计算机视觉研究: 用于训练和验证基于CNN的裂缝检测模型
- 建筑维护: 辅助砖石与砌体结构的裂缝自动识别与状态评估
- 深度学习应用: 探索SqueezeNet等轻量级CNN在小样本图像分类任务中的性能
- 开源数据整合研究: 分析多源图像数据预处理与标注对模型泛化能力的影响
