Training images for semantic segmentation of bridge damage detection

dataset

posted on 2023-12-21, 10:11 authored by Tonan FUJISHIMA, Ji DANG, Pang-jo ChunPang-jo Chun

"Image.zip" contains 955 corrrosion images, 1480 crack images, 1269 free lime images, 873 water leakage images, and 1244 spalling images. These images are labeled with numbers from 0 to 6 including the background. The "Label.zip" file contains the labeled images, and the "Image.json" file contains the label information.

Funding

A New AI Method for Bridge Inspection and Diagnosis that Combines CNN with Highly Accurate Damage Detection and Expertises

Japan Society for the Promotion of Science

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History

Corresponding author email address

t.fujishima.349@ms.saitama-u.ac.jp

Title (in Japanese)

橋梁損傷を対象としたセマンティックセグメンテーション用教師画像

Description (in Japanese)

"Image.zip"には955枚の腐食画像、1480枚のひび割れ画像、1269枚の遊離石灰画像、873枚の漏水画像、1244枚の剥離画像が含まれています。これらの画像には背景を0とし、順番に１〜６の番号付がなされています。"Label.zip" ファイルにはラベル付きのマスク画像が含まれ、"Image.json"ファイルにはラベルの情報が含まれています。

Manuscript title (in Japanese)

背景増強訓練による橋梁複数損傷セグメンテーションの検証と3D損傷モデル

Authors (in Japanese)

藤嶋斗南，党紀，全邦釘

Copyright

Usage metrics

Keywords

semantic segmentation Dataset Bridge damage detection

Licence

CC BY 4.0

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