歌德大学 发布 CODEBRIM 数据集, 应用在 混凝土缺陷检测、深度学习 领域

歌德大学 本次发布的数据集 CODEBRIM, CODEBRIM数据集由歌德大学创建，专注于多目标混凝土缺陷分类，特别是桥梁结构中的常见缺陷。该数据集包含1590张高分辨率图像，涵盖了五种常见的混凝土缺陷类型，如裂缝、剥落、暴露钢筋等。数据集的创建过程涉及多阶段标注和使用无人机进行近距离图像采集。CODEBRIM数据集的应用领域主要集中在通过深度学习技术提高混凝土结构的安全评估效率和准确性。

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