文章目录
- 无人机航拍窗户清洁状态分类数据集
- 📊 数据集概览
- 📌 数据说明
- 🚀 YOLOv26 图像分类训练与推理流程
- 1. 数据集结构
- 2. 配置文件 `window_cleanliness.yaml`（中文类别名）
- 3. 训练代码（带中文注释）
- 4. 推理代码（带中文注释）
- 关键词：#窗户清洁度分类 #图像分类 #无人机建筑巡检 #建筑维护检测 #清洁窗户识别 #脏污窗户识别 #YOLOv26 #计算机视觉数据集
无人机航拍窗户清洁状态分类数据集
本项目提供了一套面向建筑维护场景的计算机视觉图像分类数据集，适用于YOLO系列或通用分类模型训练，可直接用于窗户清洁状态自动识别与维护决策任务。
📊 数据集概览
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 数据类别 | 2 类：清洁窗户、脏污窗户 |
| 数据规模 | 3500+ 张图像 |
| 数据格式 | 图像分类格式（按类别文件夹组织） |
| 核心应用价值 | 为无人机建筑巡检、窗户清洁状态自动化识别、维护计划制定提供高质量的图像分类训练数据支撑 |
📌 数据说明
- 数据类别：包含2类窗户状态，分别为清洁窗户、脏污窗户，覆盖建筑维护场景的核心评估对象。
- 数据规模：图像数量为3500+张，能够满足图像分类模型的训练与验证需求。
- 数据格式：采用标准图像分类格式，按类别文件夹组织，每个类别对应一个子目录，直接适配主流分类模型训练流程。
🚀 YOLOv26 图像分类训练与推理流程
1. 数据集结构
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