Go 新手入门：一篇文章讲清楚 go.mod 文件
2026/6/26 4:55:14
计算机数据集信息表1
| 信息类别 | 详情 |
|---|---|
| 数据集类别 | 计算机视觉领域下的目标检测数据集，核心识别类别为“r”（边界），专注于触觉路面相关目标的特征捕捉与识别 |
| 数据数量 | 包含171张图像数据，配套构建1个目标检测模型，同时提供2个关联数据集，形成“图像-模型-辅助数据集”的基础资源体系 |
| 数据格式 | 以图像文件为核心载体，未明确标注具体文件格式（如JPG、PNG等），但适配计算机视觉模型训练的通用图像输入需求，可直接用于模型训练与测试 |
| 核心应用价值 | 1. 为视障辅助设备研发提供数据支撑，助力设备精准识别触觉路面边界，提升视障人士出行安全性；2. 支撑智能交通或市政巡检系统开发，实现触觉路面设施的自动化检测与维护；3. 作为目标检测算法的专项训练数据，优化小类别目标（仅r”类）识别的精度与稳定性 |
计算机数据集信息表2
盲道（）数据集核心信息表
| 信息类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 数据集类别 | 目标检测类数据集，核心标注类别为“path（路径，对应盲道）”，标注形态采用多边形（polygon）格式，精准框定盲道区域轮廓，同时包含图像基础属性（尺寸、分辨率等）与标注历史记录两类辅助信息。 |
| 数据数量 | 数据集共含55张图像，按用途划分为训练集（40张）、验证集（10张）、测试集（5张）；标注层面包含1个核心模型、11条有效注释，每张图像均关联完整的原始数据与标注数据JSON格式文件。 |
| 数据格式 | 图像文件格式为PNG，单张图像尺寸907×684像素（0.62MP）；标注数据与源数据均以JSON格式存储，标注文件含框选ID、类型、坐标、顶点数组等细节，源数据文件记录创建时间、所有者、数据集关联关系等元信息。 |
| 核心应用价值 | 1. 为盲道识别算法开发提供标注数据支撑，助力导盲设备（如导盲机器人、智能眼镜）实现实时盲道定位；2. 可用于城市无障碍设施巡检系统训练，辅助检测盲道破损、占用等问题；3. 为计算机视觉领域“细长型路径目标检测”任务提供专项数据样本。 |
该数据集的核心类别聚焦目标检测，专门针对“盲道”这一特定对象构建标注体系。标注方式采用多边形框选，能更贴合盲道长条状、不规则的实际形态，避免矩形框标注的精度损耗，同时附带的图像属性与历史记录，让数据可追溯性更强。
数据格式上，PNG图像格式能保留盲道细节纹理，避免压缩失真；JSON格式的标注与源数据则便于算法读取和二次处理，其中标注文件里的顶点数组、坐标信息，可直接用于模型训练时的特征提取，源数据的元信息则为数据管理和版本控制提供便利，整体格式设计围绕“易用性”和“实用性”展开。