数据集概述
该数据集包含污染与未污染面包片的热图像，用于训练和评估计算机视觉模型检测面包污染。数据集经预处理与增强，包含训练、验证、测试图像及对应标签，支持食品加工污染检测研究。
文件详解
该数据集按训练、验证、测试划分，包含图像文件与标签文件，具体如下：
- 根目录说明文档：
- README.roboflow.txt：数据集说明文档，可能包含来源、使用协议等信息
- README.dataset.txt：数据集详细描述文档
- data.yaml：配置文件，定义数据集结构与类别信息
- 训练集（train/）：
- images/：训练图像文件，格式为.jpg，示例：clean-1-_jpg.rf.0329c10eb804442af9203e41cf3b64e1.jpg
- labels/：训练标签文件，格式为.txt，示例：clean-1-_jpg.rf.0329c10eb804442af9203e41cf3b64e1.txt
- 验证集（valid/）：
- images/：验证图像文件，格式为.jpg，示例：cleaning-chemical-100-_jpg.rf.d6f3e13c5b15162aa119229ededd812a.jpg
- labels/：验证标签文件，格式为.txt，示例：cleaning-chemical-100-_jpg.rf.d6f3e13c5b15162aa119229ededd812a.txt
- 测试集（test/）：
- images/：测试图像文件，格式为.jpg，示例：cleaning-chemical-45-_jpg.rf.551230fd6339e0a783f8374427f2f4a5.jpg
- labels/：测试标签文件，格式为.txt，示例：cleaning-chemical-13-_jpg.rf.2f407e4b6b5c0ce404ea3848019dc122.txt
适用场景
- 食品加工质量检测：训练计算机视觉模型检测面包表面污染物
- 热成像技术应用：研究热成像在食品污染检测中的效果
- 计算机视觉模型训练：用于YOLO等目标检测模型的训练与评估
- 食品安全研究：分析不同污染物在热图像中的特征差异
