Pothole Image Segmentation Dataset

Dataset d’images annotées pour la détection et segmentation des nids-de-poule sur routes, avec pré-traitement et augmentation pour améliorer la robustesse des modèles.

Télécharger le dataset

Taille

780 images annotées en format YOLOv8, 640x640 px, avec sets train (720) et validation (60)

Licence

Apache 2.0

Description

‍

Le dataset "Pothole Image Segmentation Dataset" contient 780 images annotées en format YOLOv8, focalisées sur la détection et segmentation des nids-de-poule pour la sécurité routière. Les images sont redimensionnées à 640x640 pixels et augmentées pour enrichir les données d’entraînement.

‍

À quoi sert ce dataset ?

‍

Entraîner des modèles de segmentation d’objets pour détecter les nids-de-poule
Développer des systèmes automatiques de surveillance et maintenance routière
Améliorer la sécurité routière grâce à la détection rapide et précise des dégradations

‍

Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

‍

Ce dataset peut être enrichi par l’ajout d’images de différentes conditions routières, d’autres types de dégradations, ou en intégrant des annotations supplémentaires (par ex. segmentation plus fine, catégories multiples). L’augmentation de données et l’ajout de métadonnées GPS pourraient aussi être envisagés.

‍

🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐⭐✩ (Annotations claires au format YOLOv8, facile à intégrer)
🧼 Besoin de nettoyage	⭐⭐⭐⭐⭐ (Faible – données pré-traitées et augmentées)
🏷️ Richesse des annotations	⭐⭐⭐⭐✩ (Bonne – segmentation précise des nids-de-poule)
📜 Licence commerciale	✅ Oui (Apache 2.0)
👨‍💻 Idéal pour les débutants	🌟 Oui, bon pour démarrer en vision par ordinateur et segmentation
🔁 Réutilisable en fine-tuning	🎯 Parfait pour modèles de segmentation d’images routières
🌍 Diversité culturelle	⚠️ Limitée – images provenant de routes spécifiques, pas multiculturel