泄漏检测数据集核心信息表

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数据集类别 目标检测类数据集，核心标注类别为“leak（泄漏）”，细分标注标签含“leakage（泄漏物）”，聚焦泄漏场景下的物体定位与识别
数据数量 总计3427张图像，划分三大数据子集：训练集2396张、验证集685张、测试集346张，默认数据集1个，配套标注记录11条
数据格式 图像格式为JPG，单张图像分辨率640×480（0.31MP）；标注数据含CSV原始格式与JSON转换格式，JSON标注含边界框坐标（x/y/width/height）、标签及图像尺寸信息
核心应用价值 可直接用于训练泄漏检测AI模型，适配工业管道、设备、液体存储等场景的泄漏隐患自动识别，助力提升安全生产监控效率，减少人工巡检成本与漏检风险

该数据集属于目标检测范畴，核心围绕“泄漏”场景构建，标注体系明确，包含“leak”主类别与“leakage”细分标签，能精准定位图像中的泄漏区域，为后续模型训练提供清晰的识别目标。
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从数据数量来看，数据集规模适中且划分合理，2396张训练集图像可支撑模型学习足够特征，685张验证集与346张测试集则能有效验证模型泛化能力，满足基础AI模型开发的数据集量级需求。
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数据格式兼顾实用性与兼容性，JPG图像便于常规处理，CSV原始标注保留初始数据记录，JSON格式则更适配主流AI框架的标注读取需求，边界框坐标等信息完整，减少了数据预处理的额外工作量。

# 人工智能 # 深度学习 # 计算机视觉
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