该数据集聚焦临床中最常见的牙体修复与治疗后影像特征，通过标准化的标注流程，将牙体充填物、冠桥修复体、种植牙根和根管充填物等关键视觉特征进行精准定位与分类，为后续开发能够自动识别牙体修复状态的 AI 系统提供了可靠的数据支撑。所有图像均为 JPG 格式，标注文件采用 YOLO 标准的 TXT 格式，每个标注文件包含对应图像中所有目标的类别标签与边界框坐标，可直接适配主流目标检测算法的训练框架。在使用

该数据集共涉及 15 个类别，分别是：['Mask', 'can', 'cellphone', 'electronics', 'gbottle', 'glove', 'metal', 'misc', 'net', 'pbag', 'pbottle', 'plastic', 'rod', 'sunglasses', 'tire']。水下塑料污染检测数据集应运而生，它为研究人员、开发者提供了丰富的水下

YOLOv12通过区域注意力与R-ELAN的核心创新，成功打破了“注意力机制与实时检测不可兼得”的壁垒，构建了首个以注意力为中心的YOLO框架。其轻量化注意力设计、稳定的大模型优化策略与多任务兼容性，使其在复杂场景检测、工业质检、自动驾驶等领域具备显著优势，重新定义了实时目标检测的精度-效率平衡标准。尽管在极端速度场景与弱光适配中仍有优化空间，但YOLOv12的注意力驱动设计为后续模型指明了方向，

从场景来看，数据集覆盖了不同类型的智能手机屏幕（如硬屏、柔性屏），包含了不同光照条件下的缺陷图像，同时涵盖了 “缺陷重叠、细微缺陷” 等真实产线中易漏检的复杂情况 —— 例如微米级的斑点、浅划痕，或是与背景对比度极低的漏光区域，让训练出的模型更能适应实际质检的严苛要求。在屏幕生产的关键工序（如面板清洗、贴合后）部署 AI 质检设备，通过摄像头采集屏幕图像，结合模型实时检测缺陷 —— 相比人工检测，

而本数据集聚焦 “无人机航拍视角下的施工工地”，填补了这一细分场景的数据空白，为智慧工地的 AI 应用提供了基础支撑。从场景来看，数据集覆盖了不同类型的工地（如土方作业区、建筑主体施工区），包含了不同天气、不同时段的航拍图像，同时涵盖了 “设备遮挡、密集分布” 等真实工地中常见的复杂情况，让训练出的模型更能适应实际应用场景。部分地区对工地的设备类型、作业时段有明确规范，通过目标检测模型，可自动核查

可参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install/quick?安装方式，可参考：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/zh/get_started/installation/nvidia_gpu/进一步交流学习，共同进步，可在下方回复联系！目前显卡为3090，选择算力为。

这些图像可能包括在不同天气条件（晴天、阴天、雨天等）、不同时间段（清晨、中午、傍晚、夜间）以及不同地形（平原、山地、海边等）中的风力发电机样貌，从而为模型训练提供丰富的场景变化。该数据集专注于风力发电机的图像收集，虽然目前网页显示存在错误未能获取到具体的样本数量、图像来源、拍摄角度、分辨率等详细信息，但从其定位为 “用于计算机视觉的风力发电机图像数据集” 可以推测，数据集中的图像应涵盖了不同环境下

通过这条曲线，可以评估模型在目标检测任务中的整体性能，并找到合适的置信度阈值，以在精确率和召回率之间做出最佳平衡。PR 曲线越接近右上角，模型性能越好，曲线下方的面积越大，说明模型在不同置信度下的。图像的分辨率较高，能够捕捉到水果的细节，适合用于深度学习模型的训练和测试。含义：精确度（B类），表示模型预测的正样本中有多少比例是真正的正样本。条曲线都显示了随着召回率的增加，精确度略有下降的趋势，但整

例如，在目标检测算法的研究中，科研人员可基于该数据集训练不同的检测模型，如 YOLO 系列模型、Faster R-CNN 模型等，并通过对比实验分析不同模型在楼梯检测任务中的性能，进而提出更高效、更准确的算法模型，推动计算机视觉技术在特定目标识别领域的发展。同时，图像涵盖了不同光照条件下的楼梯场景，包括正常光照、强光照射、弱光环境等，也包含了不同拍摄角度的图像，如正面拍摄、侧面拍摄、俯视拍摄、仰视

在全球能源转型的浪潮中，太阳能作为清洁、可再生的能源，其装机容量正以前所未有的速度增长。传统的光伏组件故障检测主要依赖人工巡检，不仅耗费大量人力物力，而且在大型光伏电站中，巡检效率低下、误差率高，难以满足及时、准确检测的需求。为此，ThermoSolar-PV 数据集应运而生，它的出现填补了这一空白，为计算机视觉、异常检测以及智能能源系统等领域的研究提供了高质量的基础数据。在使用该数据集进行学术研